Первой С.В. Система видеонаблюдения для предотвращения критических ситуаций в прибрежной акватории (Система видеонаблюдения для предотвращения критических ситуаций в прибрежной акватории), страница 11

Построим множество частиц, повторив шаги 2 – 5, некоторое заданноеколичество раз.Шаг 7. Проведем нормализацию последовательности весов  it так, чтобы:n  it  1 .i 1Шаг 8. Вычислим оценку для состояния xt как линейную свертку полученногонабора экземпляров выборки. То есть:nxt    it  siti 1Таким образом, на входе t -ой итерации алгоритма имеется множество частицSt 1  {(sit 1 , it 1 )}.

В результате n -кратного случайного выбора частиц измножества St 1 получается некоторый набор экземпляров. Применение шагапредсказания приводит к формированию множества оценочных состоянийчастиц. Затем для каждой оценки выполняется коррекция на основанииимеющихся наблюдений. Как следствие, создается множество частицSt  {(sit , it )} для следующего момента времени.4 Разработка методов анализа информационно-управляющей системывидеонаблюденияСовременные децентрализованные системы видеонаблюдения имеют всвоем составе большое количество камер, большое количество видеосерверов ииспользуют множество алгоритмов обработки видеоинформации. При этом,появление одного или нескольких объектов наблюдения, а также отказов вработе ряда компонент, приводит, в зависимости от прогноза возможнойситуации, к различному поведению (законам управления) системы, взависимости от заложенных в ее процессы функционирования, критериевэффективности.

Исследование динамики таких распределенных систем,65структура которых зависит, от весьма нечетких, логических правил, а также отвнешних случайных событий, встречает значительные трудности и, поканаходится в стадии разработки [49]. Однако, широкое внедрение таких систем впрактическое использование во многих прикладных областях, требует болеетонкого их понимания и разработки более унифицированных методов ихпроектирования, позволяющих избежать многие ошибки ранних разработок.В данном разделе делается попытка сформулировать критерии повыявлению критических ситуаций, возникающих в зоне контроля системвизуального наблюдения за прибрежной акваторией, а также исследуютсявозможные математические модели функционирования таких систем и средстваих имитационного моделирования.4.1 Критерии анализа критических ситуаций и методы их предотвращения вприбрежной акватории на основе видеоинформацииПри охране прибрежных акваторий, во многих осуществленных проектахсистем видеонаблюдения, выбирается приоритетным направлением,проверяемым в первую очередь, является береговая линия, которую можноаппроксимировать некоторым многоугольником.

Затем по мере удаления отберега приоритетность проверки площади акватории уменьшается. То есть впервую очередь проверяется береговая линия, затем прибрежная зона, потомболее удаленная от берега полоса акватории и так далее. Это требованиепонятно, так как, чем раньше будет обнаружен нарушитель, тем больше временидля предотвращения нарушения периметра контролируемой зоны [55,56].Возможности по обнаружению проникновения в значительной мере будутзависеть от степени подготовленности нарушителя, которая можетхарактеризоваться моделью потенциального нарушителя.

Можно условновыделить следующие три основных категории нарушителя:- неподготовленный, действующий без априорной информации об объекте исистемы наблюдения, который вероятнее всего будет проникать через наиболееуязвимые места объекта;66- подготовленный, обладающий простейшими подручными средствами иаприорной информацией об объекте и системе наблюдения, в том числебазовыми знаниями о принципах функционирования такой системы;- высококвалифицированный, владеющий существенной априорнойинформацией как об объекте, так и о системе наблюдения, включая знание ееосновных параметров и деталей функционирования ее элементов, а такжеимеющий специальные средства для противодействия системе.Выделяются два основных способа несанкционированного воздействия насредства обнаружения, которые нарушитель может применять для снижениявероятности обнаружения:- пассивный метод, предполагающий использование приемов и средств,уменьшающих вероятность обнаружения без прямого или косвенноговоздействия на само устройство обнаружения, например, использование средствснижения видимости объекта обнаружения в рабочем спектральном диапазоне;- активный метод, использующий непосредственные воздействия на средстванаблюдения, например, различные воздействия (механические, электрические,программные и т.п.), нарушающие нормальное функционирование элементовсистемы наблюдения.Основные принципы построения структуры средств обнаружениянарушений контролируемой зоны классифицируются следующим образом:- использование перекрытия областей наблюдения в пространстве охраняемойакватории, то есть решение задачи обнаружения угрозы одновременно вовремени несколькими средствами обнаружения;- выбор места установки каждого видеокамер и их взаимного расположения так,чтобы эффективные пассивные воздействия на средства обнаружения былинесовместными для разных камер, контролирующих одну и туже зону;- возможность выявления эффективных активных воздействий на средстваобнаружения, либо собственными техническими средствами системы, либо спомощью дополнительных специализированных средств;- использование многопараметрических сенсоров, например, камер, работающихв различных спектральных диапазонах;67- формирование ранних зон обнаружения (в том числе с использованиембеспилотных летательных аппаратов и роботизированных воднотранспортныхсредств), перекрывающих любой маршрут потенциальных нарушителейприбрежной акватории;- использование инженерных средств технической укрепленности охраняемойзоны (например, установка плавающих и подводных ограждений),вынуждающих нарушителя двигаться по маршруту с максимально надежнымобнаружением.Ключевым аспектом построения системы видеонаблюдения являетсямоделирование потенциальных угроз для различных условий функционирования,в том числе при отказах различных компонент системы.

Существуют различныеподходы к построению модели нарушителя. Например, модель нарушителяпредставляется, как набор его характеристик (параметров) и описание значений,которые эти характеристики могут принимать. Например, это может бытьвысокоскоростное воднотранспортное средство, использующее динамическиепринципы поддержания.Таким образом, информационная часть системы видеонаблюдения (блоквидеоаналитики) должен уметь идентифицировать оперативную модельнарушения, под которой понимается предполагаемый набор характеристикпотенциального нарушителя на текущий момент времени. Для идентификациимодели система должна иметь базу данных проектных моделей, каждая изкоторых представляет собой набор характеристик потенциальных нарушителей,которым должна успешно противостоять система видеонаблюдения [56, 57].4.2 Математическая модель системы видеонаблюдения как событийноуправляемой системыПроведенный выше анализ распределенных систем видеонаблюденияпоказывает, что такие системы демонстрируют, как непрерывные, так идискретные аспекты поведения.

При этом, если даже математическая модельобъекта является дискретной (цифровой), то общий ход процесса будетнарушаться в случае срабатывания логического правила, обуславливающего68попадание вектора состояния системы в некоторую область. То есть,дискретность поведения системы будет связана не с некоторым элементомдискретизации, а с логическими правилами поведения системы при наступлениинекоторых событий. При этом поведение системы, может мгновенно (с точкизрения масштаба времени исследуемого процесса) измениться, или осуществитьэтот процесс достаточно медленно, в масштабе времени сопоставимом сосновными процессами системы.

Такие системы, проявляющие свойства, какнепрерывных систем, так и дискретных, со сложно вычисляемым, на основеповедения системы, интервалом дискретности, называются системами слогическим управлением или более точно - событийно-управляемыми системами[49].Для описания причинно-следственных связей между событиями в такихсистемах часто используют логические или автоматные модели, в которых времяпереходных процессов можно принять равным нулю. К таким системам относятраспределенные электрические и телекоммуникационные сети, типовые системымассового обслуживания, экономические системы, многие социальные системыи прочее.Очень мощным инструментом исследования событийно-управляемыхсистем управления является аппарат сетей Петри, которые представляет собоймодель описания потоков событий в системе [50].Сеть Петри состоит из четырех основных элементов: множества позицийP  { p1 , p2 ,..., pn } , множества переходов T  {t1 , t2 ,..., tm } , входной функцииI : T  P , которая отображает каждый переход t j  T во множество I (t J )входных позиций перехода, и выходной функции O , которая отображаетпереход в множество позиций O(t j ) , называемых выходными позициямиперехода.Понятие «событие» обычно интерпретируется, как изменение какой – либокомпоненты ситуации или процесса (в случае проектируемого объекта – этоотказ или сбой в электроснабжении электроагрегатов системы).

Связь междупереходами или позициями определяется с помощью условий, каждое из69которых имеет всего два значения: истина (выполнено) или ложь (не выполнено).Переход может наступить, если выполнены все условия, от которого зависит егонаступление. Если переход наступил, то изменяются значения некоторыхусловий. Связи между позициями (условиями) и переходами (событиями) вмодели Петри изображаются в виде двудольного ориентированного мультиграфас двумя типами вершин: кружками и полочками, и кратными дугами. Кружкиили позиции соответствуют условиям, а полочки переходы – событиям.