Автореферат (1172946), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Применениекластеризации в алгоритме позволяет осуществлять сравнение не с полныммассивом изображений, а с наиболее качественными (центрами кластеров), иблагодаря представлению сети видеоконтроля в виде конечной однороднойМарковской цепи, изображения сравниваются в порядке уменьшениявероятности успеха.В работе впервые рассмотрен составной алгоритм поддержки управлениябезопасностью людей в местах массового пребывания с учетом особенностейинформационных систем идентификации по изображению.
В качестве16элементов данный алгоритм содержит: алгоритм оценки реагирования службыбезопасности, алгоритм управления действиями сотрудников службыбезопасности, в частности, определения числа и мест дислокаций, а такжекоординации при задержании нарушителей, алгоритмы эксплуатации СИАПУруководителями и сотрудниками службы безопасности.
На рис. 10 представленблок алгоритма, относящийся к оценке реагирования службы безопасности нанарушителя.Начало процесса оценки оперативности реагирования службыбезопасностиОбследование объекта. Определение планов эвакуации.Определение мест для установки камер.
Построение вероятностногографа маршрутов и разбиение множества камер в объединениенепересекающихся группОпределение количества камер в кластерах (k) и данных в БД (m),времени детектирования (tдет) регистрации интересанта (tрег), полученияизображения (t0) и предобработки (tш)Определение времени обработки ситуации оператором СИАПУ (tопер )Определение времени прибытия группы реагирования (tтяж )Определение времени достижения цели нарушителем (tи)Определение времени реагирования на событие (tреаг )Оперативное реагированиедаобеспеченно (tреаг > tи) ?нетФормирование предложений по уменьшению времени прибытия группыреагирования (tтяж ) и по увеличению времени достижения целинарушителем (tи)Формирование предложений по уменьшению времени обработкитревожной ситуации оператором (tопер ), количества камер в кластерах (k)и объема данных в хранилище (m)Завершение процесса оценки оперативности реагирования службыбезопасностиРисунок 10 – Блок-схема алгоритма оценки реагирования службы безопасности17На рис.
11 представлен фрагмент алгоритма поддержки управления, сиспользованием которого руководитель может обоснованно определять число иместа дислокаций сотрудников службы безопасности. Места дислокацийраспределяются в областях пересечения зон перехвата. При обнаружениинарушителя вычисляется вероятностный граф маршрутов движения, и наоснове информации о текущем расположении сотрудников службыбезопасности обеспечивается поддержка координации сил и средств.Начало определения числа и местдислокаций сотрудников службыбезопасностиОпределение критических зон местамассового пребыванияОпределение возможных маршрутовпроникновения в критические зоныЗадание переходных вероятностей научастках маршрутов нарушителейФормирование областей перехватаОпределение зон пересеченийобластей перехватаГрафическое представлениеФормирование матриц переходныхвероятностейРасстановка сотрудников в зонахпересеченияЗавершение определения числаи мест дислокаций сотрудниковслужбы безопасностиРисунок 11 – Блок-схема и графическое представление распределения сотрудниковслужбы безопасностиВ четвертой главе «Реализация системы информационноаналитической поддержки» представлены практические результатыприменения диссертационной работы, описано разработанное программноеобеспечение в интересах проверки выдвинутых в исследовании положений ивыводов.РеализованнаяСИАПУпродемонстрироваласпособностьфункционировать в режиме реального времени в местах массового пребываниялюдей.
Точность идентификации на основе уникальности биометрии лица всреднем составила 98,18% (увеличение на 4,68%), а время идентификации0,377 с. (сокращение на 5,27%).18Выявлен рост показателей результативности управленческих решений,принимаемых с учетом использования предлагаемой СИАПУ: повышениеточности и правильности решений при выборе плана мероприятий в среднемна 26 % и сокращение времени на принятие решения в среднем на 33%.Кроме того, разработаны рекомендации по определению степенипригодности кандидата к работе в службе безопасности места массовогопребывания людей с учетом индивидуальных особенностей.
При этомучитывались как профессиональные качества, так и личностные факторы, атакже особенности свойств сенсорной системы. Рекомендации представлены напримере оператора СИАПУ, работа которого в основном связана саналитической обработкой персональных данных и визуальным анализомчеловеческих лиц. При этом учитывалось, что сотрудник должен быть готов кработе при чрезвычайных ситуациях и террористических актах (рис. 12).Экстравертнаячерта характераВоспринимающаячерта характера37,8%Чувствующаячерта характера28,5%66,7%77,8%33,3% Думающая чертахарактера22,2%Интуитивнаячерта характераСенсорная чертахарактера71,5%62,2%Решающая чертахарактераИнтровертнаячерта характераРисунок 12 – Распределение предпочтений по видеосенсорным системам индивидаПредполагаемый экономический эффект от повсеместного внедренияСИАПУ на территории Российской Федерации для обеспечения безопасностиновых общественных объектов в течение ближайших пяти лет, определяемыйснижением материального ущерба, составит около 500 млн руб.19ЗАКЛЮЧЕНИЕВ диссертационной работе решена научная задача, имеющая важноесоциально-экономическое значение – совершенствование управлениябезопасностью людей в местах массового пребывания на основе разработкимодели и алгоритма информационно-аналитической поддержки.
Основныерезультаты диссертации сводятся к следующему:1. Выполнен анализ особенностей управления и состояния безопасностилюдей в местах массового пребывания. Выявлены наиболее значимые факторыугроз, и разработана классификация нарушителей. Установлено, чтоповышение защищенности людей в местах массового пребывания возможно засчет поддержки лица, принимающего решение, на основе прогнозированиявариантов развития деструктивных воздействий во времени и пространстве. Входе анализа выявлена ограниченность существующих решений ицелесообразность применения технологий идентификации нарушителей исобытий деструктивного характера по изображению для информационноаналитической поддержки управления безопасностью людей в местахмассового пребывания.2.
Предложенасоставнаямодельинформационно-аналитическойподдержки управления безопасностью, включающая в качестве элементовмодельоценкивероятностиобнаружениянарушителей,модельпрогнозирования их вариантов распределения во времени и пространстве,модель координации сотрудников службы безопасности, а также модельрегистрации информации и модель обработки данных в системеинформационно-аналитической поддержки управления. Модель позволяеторгану управления в комплексе и автономно анализировать влияниепараметров пассивных и активных компонент системы безопасности назащищенность людей в местах массового пребывания.3. Для поддержки определения эффективности управления безопасностьюпредложена вероятностная оценка обнаружения деструктивных воздействий вместах массового пребывания людей на примере несанкционированногопроникновения нарушителя, учитывающая индивидуальные особенностисотрудников службы безопасности, поведение нарушителей, параметрытехнических систем безопасности на примере информационных системидентификации по изображению.4.
Впервыесучетомособенностейинформационныхсистемидентификации по изображению разработан алгоритм поддержки управлениябезопасностью людей, позволяющий рационализировать использование20ресурсов и улучшить организацию мероприятий по противодействиюдеструктивнымвоздействиямзасчетпрогнозированиявариантовраспределения нарушителей во времени и пространстве мест массовогопребывания людей.5. Предложена информационно-аналитическая система поддержкиуправления безопасностью людей в местах массового пребывания на основеидентификации по изображению, в которой реализованы вышеуказанныеположения, и успешно используются полученные временные оценки обработкии регистрации данных с учетом объема хранимой информации и нагрузки сетивидеоконтроля.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
