Dasturiy ta'minot mahsulotlari

A.Yu. Kruchinin ¹, Ph.D. (muhandislik), dotsent, [e-mail]
1
D.V.Kolmykov , Fanlar magistri, [e-mail]
R.R.Galimov ¹, Fanlar nomzodi. (muhandislik), dotsent, [e-mail]
1
Orenburg davlat universiteti, Pobedy prospekti. 13, Orenburg, 460018, Rossiya Federatsiyasi
Abstrakt. CCTV tizimlari jinoyatlar, favqulodda vaziyatlar kabi favqulodda vaziyatlarning oldini olish va o'z vaqtida hal qilishning eng muhim vositasidir. Ko'p sonli kameralar va katta nazorat maydoni xavfli vaziyatlarni tanib olish uchun video tahlillarni joriy etish zaruratini tug'diradi. Bunday holda, ikkala videokameraning bir qator ma'lumotlarini hisobga olish kerak tanilgan ob'ektning harakat yo'lini aniqlash va tanib olish ishonchliligini oshirish uchun.
Maqolada sto-xastik grammatikalarga asoslangan tarqatilgan video kuzatuv tizimi uchun favqulodda vaziyatlarni tanib olish algoritmi taklif etiladi. Vaziyatni tan olish 3 darajada sodir bo'ladi: tasvirlar pastki darajada, hodisalar o'rtacha darajada va vaziyatlar yuqorida tan olinadi. Tizimning javob berish vaqtini qisqartirish uchun yukni intellektual kameralar o'rtasida taqsimlashga imkon beruvchi ko'p agentli arxitekturadan foydalanish taklif etiladi. Ma'lumotlar almashinuvi faqat yaqin atrofdagi tugunlar o'rtasida sodir bo'ladi, shuning uchun tarmoq trafigini kamaytiradi.
Ko'p sonli kameralardan foydalanish bir nechta tugunlar tomonidan boshqariladigan zonalarni o'z ichiga oladi. Bir nechta kameralarning aniqlash natijalarining kombinatsiyasi smeta ishonchliligini oshirish imkonini beradi. Biroq, kameralarning o'zaro joylashishini va ularning burilish burchaklarini bilish talab qilinadi. Maqolada tarqatilgan videokuzatuv tizimidagi kameralarni avtomatik kalibrlashning ba'zi usullari, turli kameralardagi tasvirlarni, xususan, ob'ektlarning tezlik tezligi vektorlariga asoslangan holda birlashtirish usullari taklif etiladi.
Tarqalgan video kuzatuv tizimining ma'lum xususiyatlarini hisobga olgan holda, aqlli kuzatuv kamerasi uchun favqulodda vaziyatlarni tanib olish uchun ishlab chiqilgan algoritm mavjud. Har bir kamera oldindan tan olingan voqealar asosida ehtimoliy vaziyatlarni yaratadi. Aniqlash natijasini ehtimoliy baholashning chegara qiymati oshib ketganda, uni takomillashtirish qo'shni tugunlar bilan o'zaro ta'sir qilish jarayonida amalga oshiriladi.
Kalit so'zlar: taqsimlangan video kuzatuv tizimi, favqulodda vaziyatlarni aniqlash, ko'p agentli tizim.
Minnatdorchilik. Tadqiqot RFBR va Orenburg viloyati ta'lim vazirligi tomonidan у 2-sonli ilmiy loyiha doirasida moliyaviy yordam ko'rsatdi. 17-47-560368.
Ma'\umotnoma\ar

1. 
   Skripkina AA Video tasvirlardan harakatlanuvchi ob'ektni aniqlash usullarini ko'rib chiqish. Perspektivy razvitiya inform-matsionnykh texnologiya [IT rivojlanish istiqbollari]. 2011 yil, y. 3-1, bet. 126-129 (rus tilida).
   
2. 
   Obuxova N.A. Bloklarni moslashtirish algoritmi asosida harakatlanuvchi obyektlarni aniqlash va kuzatish. Informatsionno-upravlya- yushchie systemy [Axborot va boshqaruv tizimlari]. 2004 yil, y. 1, bet. 30-35 (rus tilida).
   
3. 
   Shaklni aniqlashda Fu KS strukturaviy usullar. Akademik matbuot, 1969, 227 b. (Rus. tahrir: ZV Zavalishin,
   

SV Petrov, RL Sheinin, MA Aizerman]. Moskva, "Mir" nashriyoti, 1977, 319-bet.

4. 
   Stepin D. IP-ga asoslangan video kuzatuv tizimlarini loyihalashning ba'zi jihatlari. Algoritm bezopasnosti [A Security Al­goritm]. 2014 yil, y. 6, bet. 34-37 (rus tilida).
   
5. 
   Burkov AV IP-video kuzatuvi ishlab chiquvchining ko'zi bilan. 1-qism: Asosiy tushunchalar va IP kamera. Algoritm be-zopasnosti [Xavfsizlik algoritmi]. 2016 yil, y. 6, bet. 76-78 (rus tilida).
   
6. 
   Portnov D. Videokameralarning o'rnatilgan video tahlilining zamonaviy tendentsiyalari. Algoritm bezopasnosti [Xavfsizlik algoritmi].
   

2016 yil, y. 6, bet. 20-21 (rus tilida).

7. 
   Kruchinin A. Yu. Ob'ekt harakati traektoriyalarini tahlil qilish asosida kameralarni avtomatik tashqi kalibrlash.
   

ITNOP: sb. tr. V Mezhdunar. nauch.-texnika. konf. [Proc. V Int. Sci. va Tech. Konf. ITNOP]. Orel, 2012, bet. 1-6 (rus tilida).

8. 
   Kolmykov D.V., Kruchinin A.Yu. Yagona markazsiz taqsimlangan video kuzatuv tizimidagi vaziyatlarni tan olish. Prikladnaya matematika i informatika: sovremennye issledovaniya v oblasti estestvennykh i texnicheskikh nauk: sb. tr. III nauch.-praktich. Vseros. konf. [Amaliy matematika va informatika: tabiiy va muhandislik fanlari sohasidagi zamonaviy tadqiqotlar: Proc. III fan. va Amaliyot. Butunrossiya konf.]. Toglyatti, 2017, bet. 276-280 (rus tilida).
   
9. 
   Meyer F. Rangli tasvirni segmentatsiyalash. Proc. IEE Int. Konf. Tasvirga ishlov berish va uning ilovalari haqida. Maastrixt, Net- Erlands, 1992, bet. 303-306.
   
10. 
    Kompyuter ko'rish laboratoriyasi CVLab. Mavjud: http://cvlab.epfl.ch/data/pom (2017-yil 8-avgustda foydalanish mumkin).
    
11. 
    CAVIAR test ishi stsenariylari. Mavjud: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CAVIARDATA1/ (2017-yil 8-avgustda foydalanish mumkin).