Диссертация (1172947), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Следовательно, необходимо оценить скорость идентификацииинтересанта и время реагирования оператора ИАС при оценки защиты объекта.Тогда провести оценку эффективности взаимодействия ИАС и операторавозможно на основе метода совместного реагирования. А именно необходимопостроить функции оценки эффективности ИАСоператора(t) и оценки реагирования(t).Рассмотрим случайную величину, равную времени реакции оператораИАС на нарушителя.
На основании исследований [85] будем считать, что функцияреагирования оператора имеет вид:0 ,(2.83)где – показатели (факторы) эффективности сотрудника(объекта управления), которые являются независимыми переменными(внимательность, скорость реакции и т.д.);– коэффициенты регрессии, определяющиеся по результатам0испытаний; h – количество испытаний.На основе регрессионного анализа [58] (например, с использованием методанаименьших квадратов) можно выбирать управляющие воздействия, а именноменять показатели сотрудника, которые позволят повысить его эффективностьвзаимодействия с ИАС, а именно: прогнозироватьсостояниеобъектауправленияприожидаемыхсочетаниях показателей эффективности сотрудника; формировать управляющие воздействия по подконтрольным показателямс целью поддержания (или изменения по требуемому закону) состоянияобъектауправленияуправления;взаданнойобластифазовогопространства86 упорядочитьпоказателиэффективностисотрудникапостепенизначимости их влияния на эффективность обеспечения безопасности; находить экстремум функции реагированияна множестве показателейэффективности сотрудника для определения наиболее благоприятных илиопасных их сочетаний.Аналогично рассмотрим случайную величину, равную времениобнаружения нарушителя ИАС.
На основании формулы (2.44) можно получитьвыражение для:( 0 р ) = k *((tрег + tш + (a`х * m + b`х)* m) +tдет)+ t0.(2.84)Данная функция (2.83) и методы повышения эффективности ИАС детальнорассмотрены в предыдущих разделах.Случайным величинамисоответствует своя функция распределения:.Будем считать, что случайные величины(2.85)инезависимы и имеютабсолютно непрерывное распределение, тогда существуют плотности∫.:(2.86)Далее воспользуемся теоремой о свертки независимых и абсолютнонепрерывных случайных величин [31]. Согласно данной теореме суммаслучайных величиниобразуют абсолютно непрерывную случайнуювеличину с функцией распределения:.∫(2.87)Таким образом вероятность того, что время реакции ИАС и оператора ИАСна нарушителя будет меньше времени покидания нарушителем пространстваобзора видеокамеры:∫где}{(*(*(2.88)87–времянахождениянарушителявпространствеобзоравидеокамеры; – отрезок маршрута движения нарушителя, который попадает в обзорвидеокамеры; – скорость движения нарушителя.ДалеенеобходимооценитьвероятностьобнаружениянарушителяперемещениипоA( при( траектории из точки А вточку B (рисунок 2.6).
Для( этого разделим траекториюдвиженияБудемнаотрезки.считать,даннойчтонатраекториидвиженияустановленоBРисунок 2.6. Траектория движения нарушителямножество видеокамер. При этом на одном отрезке маршрута его движенияустановлено не больше одной видеокамеры. Время обнаружения нарушителя приего попадании в поле видимости одной камеры определяется выражением (2.87).Построим вероятностное пространство:– исход попытки– элементарное событие, гдеобнаружения нарушителя на i-ом отрезке маршрута; – количество отрезков, на которые разделен маршрут; – простр нство эл м нт рнсот й;– класс событий;вероятностную функцию определим заданием вероятностей для всехэлементарных событий: Рассмотрим событие| }.= «на i-ом отрезке маршрута произошел исход».Оно определяется только результатом исхода попытки обнаружения нарушителя88на i-ом отрезке маршрута.
Следовательно,– независимые события и, тогда:(* * (.(2.89)Будем считать, что нарушитель обнаружен, если он обнаружен хотя бы наодном отрезке маршрута передвижения, т.е.:онн(()* ∗(0∗(∏* * ((0=(2.90))*( ) .Окончательное выражение для определения вероятности обнаружениянарушителя на маршруте следования из точки А в точку B:о∏нн(∫(2.91),)где–траектория движения нарушителя; – скорость движения нарушителя на i-ом участке маршрута;функцияраспределенияслучайнойвеличиныреакцииоператора на нарушителя;плотность случайной величины реакции ИАС на нарушителя.Таким образом, будем считать, что эффективность ИАС – это минимум извсех вероятностей обнаружения нарушителя на множестве всех возможныхтраекториях его движения:∏(∫.)(2.92)Согласно подходу, описанному в статье [98], временные случайныевеличины ИАС обладают нормальным законом распределения (рисунок 2.7).Тогда плотность будет определяться следующим образом:пр ({(∗∗√ ∗))прВоспользовавшись функцией Лапласа, получим:.(2.93)89(2.94),где Ф – функция Лапласа.Будем считать, что случайные величины θ1, θ2 независимы и имеютнормальное распределение.
Тогда на основе работы [8]().√(2.95)Далее преобразуем выражение (2.90) с использованием формулы (2.95):о∏нн(()√,.(2.96)Таким образом, критерием эффективности управлением безопасностиобщественного места является достижение такого уровня о , который будетпревышать установленный порог защиты п :∏((√), п.(2.97)Рисунок 2.7 Оценка вероятности защиты объектаПосле того как интересант обнаружен может возникнуть задача егозадержания.
Однако месту массового пребывания людей свойственна большая90площадь. Данное обстоятельство может существенно осложнить задержание.Попросту интересант может скрыться ни о чем, не подозревая в период с моментаего обнаружения до прибытия сотрудников безопасности.В связи с этим в данной работе предлагается подход, с использованиемкоторогооргануправления,можетобоснованноопределятьрасчетираспределение сотрудников безопасности в местах массового пребывания людей,а также принимать решение о месте направления группы перехвата и ее составе.Матрица (2.58) задает ориентированный граф переходов (вероятностныйграф маршрутов). В качестве весов ребер рассматриваются значения вероятности(pij) того, что нарушитель пришел в конечную вершину (j) из начальной (i)(рисунок 2.8).Вероятностныймаршрут интересантаМестаперехватаинтересантовОбластиперехватаинтересантаРасположениеинтересантаРисунок 2.8.
Вероятностный граф маршрутов нарушителей и зоны размещениясотрудников службы безопасностиКроме того можно доказать, что при обнаружении интересанта в полевидимости камеры 0 распределение КОМЦ в момент времени определяетсястрокой с номером 0 матрицы переходных вероятностей в n-ой степени:⃗|00|00()()ур вн нолмо оровпм н(2.98).⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗91Таким образом, на основе данного подхода, орган управления обладаетинформацией о распределении вероятностей местонахождения интересанта вбедующие моменты времени. На основе данного распределения орган управленияможет выбирать, куда и в каком составе направлять группы перехвата.Таким образом, выражение (2.92) демонстрирует то, как реакция оператораИАС, расположение и количество камер в сети видеоконтроля, объем хранилища,количествораспознаваемыхинтересантоввлияютнаэффективностьфункционирования ИАС.
Более того, данное выражение является вероятностнымкритерием эффективности ИАС. Оно позволяет при известных математическихожиданиях и дисперсий соответствующих временных интервалах выбрать такиезначения описанных параметров, при которыхИАС будет эффективнофункционировать. Кроме того, на основе оценки (2.97) могут быть разработаныорганизационно-технические требования к нормативным значениям времениперехвата и нейтрализации интересанта, что улучшит эффективность защитыобъекта.После того как интересанты обнаружены может возникать задачауправлениязадержанием.Выражение(2.98)определяетраспределениевероятностей местоположения интересантов в бедующие моменты времени, чтопозволяет обоснованно определять количество и распределение сотрудниковбезопасности в местах массового пребывания людей, а также принимать решениео местах направления группы перехвата и ее составе.Общая структурная схема модели управления безопасностью представленана рисунке 2.9.
В данной схеме используется разработанная система поддержкиуправления на базе идентификации по изображению.92Служба реагированияИнф. онагрузки БДМодельфункционированияс учетом нагрузкисети видеоконтроляИнф. онагрузки сетивидеоконтроляОпределениеключевыхпараметровсистемыДежурно-диспетчерская службаПодсистема мониторинга состояния безопасностиИнформацияо сотрудни кахЛПРМодельзависимостискорости реакции отколичестваинформации в БДСотрудники службы безопасностиИнф. осотрудни кахПоддержкауправлени яВероятностьобнаружени янарушителейи рекомен дац иипо расп ределен июсотрудни ковМодель оценкивероятностиобнаружениянарушителейВероятностьобнаружени яБлок оценкидостаточностиресурсовБлок определениячисла сотрудниковбезопасности и местих дислокацийИнф.
ореакци и ИАСВнешняя средаИнформацияо состоян ииобъектауправлени яУправляющеевоздействиеБлок определенияпараметров ИАСИАСПодсистема противодействий угрозамИнформацияоб угроз ахМодель примененияметодовкластерного анализаИнф. окластеризаци иСистемабезопасностиместа массовогопребываниялюдейРекомен дац иипо задержаниюнарушителейМодельпрогнозированиямаршрутовнарушителейВероятностн ый г рафмаршрутов нарушителейМодель координациисотрудников службыбезопасности призадержании нарушителейРисунок 2.9 – Схема модели управления безопасностью людейв местах их массового пребывания2.6 Вывод по второй главеВ данной части диссертационного исследования синтезированы методытеории управления, теории графов, теории распознавания образов, теориислучайных процессов с целью разработки многопараметрической моделиинформационно-аналитической поддержки управления безопасностью местмассового пребывания людей, оборудованных средствами идентификации поизображению.Разработана система информационно-аналитической поддержки управлениябезопасностью при обнаружении и противодействии дестабилизирующимпроявлениям интересантов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
