APPLICATION OF HIERARCHIC RECOGNITION SYSTEMS IN VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS
Alexander Tur, Andrey N. Kokoulin, Kirill Akhmetzyanov, Aleksandr A. Yuzhakov · Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления · 2020
ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ В СИСТЕМАХ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯСистемы видеонаблюдения с функцией распознавания имеют ряд минусов в случае организации по стандартным подходам к построению.Эти минусы не позволяют создать систему, одновременно удовлетворяющую всем основным требованиям заказчика (максимально возможное качество изображения, охват большой площади (большое количество камер), высокое быстродействие при низкой общей себестоимости).Для решения поставленной задачи предложено применение иерархического подхода, сутью которого является последовательное поэтапное уточнение области распознавания объекта.Это достигается благодаря применению камеры Internet of Things (IoT) -Smart Camera (SC).Она позволяет генерировать поток информации только во время появления объекта в кадре, а также предварительно обрабатывать информацию (производятся обнаружение Region of Interest (ROI), обрезка изображения согласно контуру объекта и программно установленным правилам).Smart Camera представляет собой одноплатный микрокомпьютер и модуль видеокамеры.Изображение, снимаемое модулем камеры, обрабатывается простыми алгоритмами для выделения важной для системы информации.Цель исследования: разработка модели системы видеонаблюдения с функцией распознавания, демонстрирующей преимущества иерархического подхода распознавания над стандартным.Результаты: была разработана имитационная модель, представляющая собой программу анализа работы системы массового обслуживания, основанной на генерации времени возникновения входных заявок (стационарный стохастический процесс) и расчёте времени, требуемого для обслуживания каждой заявки (модель учитывает возможность одновременной обработки нескольких заявок).В ходе измерений показателей было промоделировано прохождение пяти тысяч заявок в такой системе распознавания за 5 отдельных итераций и рассчитаны основные показатели, характеризующие систему.На основании этих данных произведён расчёт усреднённых общих показателей систем, использующих как стандартный, так и иерархический подход.По итогам моделирования видно