СИСТЕМА МОБІЛЬНОГО ВІДЕОНАГЛЯДУ ДОРОЖНЬОЇ ТА ПРИДОРОЖНЬОЇ ОБСТАНОВКИ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine18.06.072

Ключові слова:

відеосистеми, системи реального часу, мобільні системи, інтелектуальні відеокамери

Анотація

Вступ. На сьогодні в Україні не існує централізованої масштабованої системи збору й обробки відеоданих, яка б дозволяла контролювати дорожню та придорожню обстановку.
Проблематика. Зазвичай для систем контролю використовують стаціонарні камери. Оскільки камер необхідно багато, виникає проблема передачі інформації (створення та обслуговування розгалуженої мережі передачі даних) та її обробки (створення центрів обробки та зберігання отриманих даних).
Мета. Створення системи збору відеоданих за дорожньою та придорожньою обстановкою, а також обстановкою в транспорті загального користування для розкриття злочинів, що відбулися в зонах відеонагляду.
Матеріали й методи. Використано смартфон та відеокамеру, на яких було протестовано функції й алгоритми розробленої авторами системи. Для зменшення об’ємів інформації застосовано методи селективного сприйняття відеоінформації, визначення рухомих об’єктів, методи паралельної та конвеєрної обробки відеоінформації для прискорення їхньої обробки, методи й засоби швидкого виділення інформативних ознак для пошуку та розпізнавання об’єктів.
Результати. Запропоновано концепцію та структуру апаратного й програмного забезпечення системи мобільного відеонагляду, структуру системи захищено патентом України на корисну модель. Розроблено та створено за участі партнера спеціалізовану відеокамеру для зйомки й аналізу відеоданих, а також компоненти системи для реалізації функцій автоматичного детектування на зображенні номерів автомобілів та їх розпізнавання, автоматичного виділення облич людей з визначенням відсутності на них масок для подальшого комп’ютерного аналізу.
Висновки. Використання мобільних систем зазначеного типу дозволить розширити зону відеонагляду в містах і поза містом та зменшить затрати на впровадження дорожніх систем відеофіксації.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Patent of Russia RU № 2326445. Kudelkin V. A. A method and system of video surveillance from a vehicle located in motion. Date of application 27.06.2006, publ. 06/10/2008. Bul. No. 16 [in Russian].

Patent of Ukraine for a utility model UA № 71967. Chubaty D. A.Visual information system for highways "VISAD". Date of application 05.06.2012, publ. 25/07/2012. Bul. № 14 [in Ukrainian]

Boyun, V. P., Voznenko, L. O., Malkush, I. F. (2019). Principles of Organization of the Human Eye Retina and Their Use in Computer Vision Systems. Cybernetics and Systems Analysis. Springer Nature, Jan 1, 3-17. https://doi.org/10.1007/ s10559-019-00181-0

Boyun, V. P. The Principles of Organizing the Search for an Object in an Image, Tracking an Object and the Selection of Informative Features Based on the Visual Perception of a Person. (2020). Copyright HolderName Springer Nature Switzerland AGSpringer Nature Switzerland AG S. Babichev et al. (Eds.): DSMP 2020, CCIS 1158, 22-24. https://doi.org/10.1109/DSMP47368.2020.9204034

Patent of Ukraine for a utility model UA № 147969. Bahatskyi O. V., Boyun V. P., Sabelnikov P. Y., Sabelnikov Y. A. System of mobile video surveillance of the road situation. Date of application 06.02.2021, publ. 23/06/2021. Bul. No. 25 [in Ukrainian].

SAMSUNG GALAXY A31. URL: https://www.gsmarena.com/samsung_galaxy_a31-10149.php (Last accessed: 16.07.2021).

OV5640 1/4 "Color CMOS QSXGA (5 Megapixel) Image Sensor. URL: https://cdn.sparkfun.com/datasheets/sensors/ lightimaging/sensors/Lightimaging/ov5640_Datasheet.pdf (Last accessed: 04.11.2021).

Image processing - Kenny's borders detector (CANNY). URL: https://robocraft.ru/blog/computervision/484.html (Last accessed: 16.07.2021) [in Russian].

Hauf Transformation. URL: https://robocraft.ru/blog/computervision/502.html (Last accessed: 16.07.2021) [in Russian].

Dalal, N., Triggs, B. (2005). Histograms of oriented gradients for human detection". IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05) (20-25 June 2005, San Diego). 1, 886-893. CA, USA. https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.177

Viola, P., Jones, M. (2001). Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 1, 511-518. Hawaii, USA. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517

Viola, P., Jones M. (2001). Robust Real-time Object Detection. Second International workshop on statistical and computational theories of vision - modeling, learning, computing, and sampling (July 13, 2001,Vancouver), 1-3. Canada.

Releases. OpenCV - 3.4.2. Android URL: https://opencv.org/releases/page/4/ (Last accessed: 12.07.2021).

Sabelnikov, P. Yu. (2016). Parallel encoding of objects of objects in binary images and calculating their moments of inertia. Artificial Intelligence, 2(72), 35-45, URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/132047/04- Sabelnikov.pdf?sequence=1 (Last accessed: 12.07.2021) [in Ukrainian].

Sabellnikov, P. Yu. (2014). The algorithm of geometric comparison of contour is made objects. Journal of QAFQAZ University. Mathematics and Computer Science (Baku), 2(2), 166-175 [in Russian].

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-01

Як цитувати

Боюн, В., Багацький, О., Сабельніков, П., & Сабельніков, Ю. (2022). СИСТЕМА МОБІЛЬНОГО ВІДЕОНАГЛЯДУ ДОРОЖНЬОЇ ТА ПРИДОРОЖНЬОЇ ОБСТАНОВКИ. Science and Innovation, 18(6), 72–82. https://doi.org/10.15407/scine18.06.072

Номер

Розділ

Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України