Download to read offline
Gornytskyj o
- 1. ЖИТОМИРСЬКИЙ ВІЙСЬКОВИЙ ІНСТИТУТІМЕНІ С.П. КОРОЛЬОВА НАЦІОНАЛЬНОГО АВІАЦІЙНОГО УНІВЕРСИТЕТУ Кафедра безпеки інформаційних і комунікаційних систем та мереж НАУКОВА РОБОТА на тему: Розробка інформаційних технологій для побудови інтелектуальних інтегрованих систем відеоспостереження Виконав: студент 373 групи Горницький О.В. Керівник: кандидат технічних наук Лобанчикова Н.М.
- 2. АКТУАЛЬНІСТЬ Розробка нових інформаційних технологій в сфері захисту інформації є актуальною задачею сьогодення. Збільшення кількоті злочинів, фактів неінформативності та бездіяльності систем відеоспостереження спонукали підвищення вимог до них та необіхдності інтелектуалізації їх функціональності та оптимізації зберігання та обробки інформації.
- 3. МЕТА РОБОТИ метою даногонаукового дослідження є аналіз відомих рішень даної науково-технічної задачі та розробка нових інформаційних технологій для мінімізації виявлених недоліків.
- 4. Об’єктом дослідження єпроцеси побудови систем інтелектуального відео спостереження. Предметом дослідження є методи, засоби та технології побудови сучасних інтелектуальних систем відеоспостереження. Методологія дослідження: системний аналіз, методи, засоби та технології побудови інтелектуальних систем відеоспостереження.
- 5. ОСНОВНІ ЗАДАЧІ провестианаліз методів та технологій побудови систем інтелектуального відеоспостереження; провести дослідження щодо виявлення параметрів зміни об’ємів відеоданих та вимог до апаратного забезпечення, призначеного для зберігання відеоданих; дослідити процеси опису об’єктів, що розміщені на території об’єкту охорони; розробити новий метод опису об’єктів системи відеоспостереження та на підставі запропонованих рішень розробити інформаційну технологію розробити блок–схему та алгоритм роботи інтегрованої інтелектуальної аналітичної системи відеоспостереження.
- 6. Метод головних компонентів Методголовних компонентів має в основі лінійне ортогональне перетворення вхідного вектора X розмірності N у вихідний вектор Y розмірності M, N<M< I>. Зображення, яке відповідає кожному такому вектору має обличчя подібну форму. За допомогою матриць вхідне зображення розкладається на набір лінійних коефіцієнтів, що називають головними компонентами. Сума головних компонентів, помножених на відповідні власні вектора, є реконструкцією зображення.
- 7. Синтез об'єктів лінійнихкласів Даний метод дозволяє синтезувати нові зображення об'єкта для різних ракурсів. Є тренувальний набір зображень облич і тільки одне зображення нового об'єкта в певному ракурсі. Тренувальний набір складається із зображень об'єктів того ж класу, що й новий об'єкт і містить у собі зображення різних облич, при чому для кожного обличчя є його зображення в широкому діапазоні ракурсів. Для нового об'єкта, що має зображення XA у ракурсі A, здійснюється лінійне розкладання на зображення об'єктів із тренувального набору в тому ж ракурсі, з обчисленням коефіцієнтів.
- 8. Порівняння еластичних графів Уцьому методі обличчя представляється у вигляді графа, вершини якого розташовані на ключових точках обличчя, таких як контури голови, губ, носа і їхні крайні точки. Кожна грань позначена відстанями між її вершинами. У кожній такій точці обчислюються коефіцієнти Габорових функцій для п'яти різних частот і восьми орієнтацій. Процес розпізнавання невідомого обличчя складається в порівнянні графа зображення обличчя з усіма іншими графами з набору за допомогою функції подібності
- 9. Сховані Марківські моделі Кожнамодель являє собою набір N станів – вершин графа, між якими можливі переходи – дуги. У кожний момент часу система перебуває в певному стані. У найпоширеніших Марківських моделях першого порядку покладається, що наступний стан залежить тільки від поточного стану. При переході в кожний стан генерується спостережуваний символ,що відповідає фізичному сигналу з виходу системи, що моделюється
- 10. Нейромережеві методи Нейромережеві методи– це методи, що базуються на застосуванні різних типів нейронних мереж (НМ). Розглянуті нейромережеві методи забезпечують швидке й надійне розпізнавання зображень. Однак при застосуванні цих методів до зображень тривимірних об'єктів виникають труднощі, пов'язані із просторовими поворотами й зміною умов освітленості. Система повинна витягти характеристики, інваріантні до внутрішньокласових змін і максимально репрезентативні стосовно міжкласових та внутрішньокласових змін.
- 11. Проблематика, пов’язана з існуючими системами великі об’єми даних, що передаються; висока вартість обладнання для обробки та зберігання даних; відсутність контролю кожного окремого об’єкту спостереження; неефективність в протидії злочинів; необхідність людського втручання.
- 12. Основна задача роботи Основна задача полягає в аналізі зображення з виділенням об’єктів на ньому та контролі переміщення окремого об'єкту з побудовою просторової моделі на основі системи координат та представлення приміщення об’єкту охорони як геометричне місце точок в якому присутні об’єкти, у вигляді масивів точок з власною системою координат.
- 13. Модель функціонування системи Світовасистема координат потрібна для опису взаємного розташування об'єктів у просторі. Система координат об'єкта необхідна для прив'язки контрольних точок переміщення об'єкта у тривимірному просторі, наприклад за методом співставлених овалів відносно своєї осі та фіксування перемі- щення в глобальній системі координат.
- 14. Блок-схема системи На підставівищенаведеного пропонується блок–схема інтегрованої інтелектуальної аналітичної системи відеоспостереження
- 15. Ï î ÷àòîê Алгоритм Î òðèì àí í ÿ âõ³äí èõ äàí èõ â³äåî êàì åðè роботи Áëî ê ô ³ëüòðàö³¿ Í ³ çî áðàæåí í ÿ Áëî ê âèÿâëåí í ÿ î á’ º êò³â „ ñâ³òó” Ì î æëèâî âèÿâèòè Òàê î á’ º êòè? Âèÿâëåí ³ í î â³ î á’ º êòè? Òàê Ðåæèì í àâ÷àí í ÿ ï ðî ãðàì è? Í ³ Í ³ Ñòâî ðåí í ÿ î á’ º êò³â, ù î ï ³äëÿãàþ òü êî í òðî ëþ Òàê Áëî ê àí àë³çó ï àðàì åòð³â Í àâ÷àí í ÿ ï ðî ãðàì è, ³ñí óþ ÷èõ î á’ º êò³â ñòâî ðåí í ÿ „ äî çâî ëåí èõ î Ạêò³â” Âèÿâëåí ³ ï î ðóø åí í ÿ Òàê ï ðàâèë ñèñòåì è? Áëî ê ï ðèéí ÿòòÿ ð³ø åí í ÿ òà î ö³í êè ðèçèê³â Í ³ Í ³ Ï ðèéí ÿòå ð³ø åí í ÿ ï ðî í åáåçï åêó? Çàâåðø èòè ðî áî òó ï ðî ãðàì è? Òàê Òàê Ãåí åðóâàí í ÿ ñèãí àëó òðèâî ãè Âèõ³ä Í ³
- 16. ВИСНОВКИ 1. Проведено аналізвідомих методів, підходів та технологій до побудови інтелектуальних систем відеоспостереження. 2. Запропоновано блок–схему інтегрованої інтелек- туальної аналітичної системи відеоспостереження. 3. Запропоновано алгоритм функціонування даної системи, яка включає методику виділення інформатив- них ознак об’єктів, що потребують спостереження на загальному зображенні об’єкту охорони. 4. Запропоновано підхід до побудови сучасних інформаційних систем відеоспостерження.
- 17. Заключне слово Використання різнихметодів обробки відеоінформації перетворюють систему відеоспостереження в інструмент автоматизованого аналізу відеозображень, дозволяючи відслідковувати об’єкти, що нас цікавлять, аналізувати траєкторії руху і поведінку людей, реєструвати потенційно небезпечні предмети, в автоматичному режимі проводити ідентифікацію транспортних засобів. Застосування такого роду систем істотно зменшує обсяги інформації, полегшуючи процес прийняття рішень і підвищуючи швидкість реагування, що в свою чергу зводить до мінімуму «людський» фактор.
- 18.