Первой С.В. Система видеонаблюдения для предотвращения критических ситуаций в прибрежной акватории (Система видеонаблюдения для предотвращения критических ситуаций в прибрежной акватории), страница 13

Рассмотреныразличные технические и программные средства, используемые при реализациитакой системы, в том числе при использовании функций видеоаналитики.Исследованы возможности расширения функциональных возможностей системыпутем применения беспилотных летательных аппаратов, оборудованныхбортовыми системами видеонаблюдения. Проанализированы различныеалгоритмы выявления воднотранспортных средств, в том числе в условияхплохой видимости.

Рассмотрены различные методы распознавания выявленныхобъектов и их трекинга.На основе проведенных исследований была разработаны рекомендации калгоритмическому обеспечению децентрализованных информационноуправляющих систем видеонаблюдения. Рассмотрены критерии возникновенияопасных ситуаций, связанные с нарушениями периметра контролируемойприбрежной зоне акватории.Предложен подход к построению математической модели анализа логикисценариев поведения системы при различных ситуациях функционирования наоснове математического аппарата сетей Петри. Показано, что для детальногоисследования не только логических, но и временных процессов враспределенной системе видеонаблюдения необходимо использование болеесложных имитационных моделей, основанных на математической теориисобытийно-управляемых систем.75Список использованных источников1 Дамьяновски В.

CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевыетехнологии. - М.: ООО «Ай-Эс-Эс Пресс», 2006. – 480 с.2 ГОСТ Р 56102.1-2014. Системы централизованного наблюдения. Часть 1.Общие положения. – М.: Стандартинформ, 2015. – 12 с.3 ГОСТ Р 56102.2-2015. Системы централизованного наблюдения. Часть 2.Подсистема объектовая. Общие технические требования и методы испытаний. –М.: Стандартинформ, 2016. – 16 с.4 ГОСТ Р 51558-2014.

Системы и системы охранные телевизионные.Классификации. Общие технические требования. Методы испытаний. – М.:Стандартинформ, 2014. – 27 с.5 ГОСТ Р ИСО 8528-12-2005. Электроагрегаты генераторные переменного тока сприводом от двигателя внутреннего сгорания. Часть 12.

Аварийные источникипитания для служб обеспечения охранной сигнализации. – М.: Изд-востандартов, 2006. – 10 с.6 Первой С.В., Шарипов А.А. Информационно-аналитическая система охранногонаблюдения за прибрежной акваторией с использованием автономныхбеспилотных летательных аппаратов. Научный руководитель Кудрявцев П.С. /Гагаринские чтения: XLII Международная молодежная научная конференция,т.1, 2016 – с.

3587 Первой С.В., Шарипов А.А. Система управления качественнымэлектроснабжением объектов 1-ой особой категории надежности. Научныйруководитель Кудрявцев П.С. / Гагаринские чтения: XLII Международнаямолодежная научная конференция, 2016 - 1 с.8 Инфогород. Городская система видеонаблюдения. / Электронныйисточник http: // video. dit.mos.ru/, дата обращения 23-05-2016.9 Бусурин В.И., Желтов С.Ю., Кудрявцев П.С. Аэрокосмические визуальныепространственно-временные системы. – М.: Изд-во МАИ, 2015. – 200 с.10 Веге А.

Охранная видеотехника. – Гамбург, Philips CSS, 2008. – 100 с.7611 Гонта А. Краткий обзор программных продуктов для проектирования системохранного телевидения. / Алгоритм безопасности, N. 1, 2013. – стр. 22-24.12 Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом,экспериментом, оборудованием. – М.: Горячая линия, Телеком, 2011.

– 610 с.13 Ростопчин В.В., Дмитриев М.Л. Применение цифровых оптических системдля беспилотных летательных аппаратов. / (электронный ресурс,http: // www.uav.ru/articles/opteq_uav.pdf), дата обращения 05-03-2016. –13с.14 Roberts J., Corke P., Buskey G. Low-cost Flight Control System for a SmallAutonomous Helicopter. / Proc. 2002 Australasian Conference on Robotics andAutomation, 2002. – pp. 71-76.15 Watanabe Y., Fabiani P., Besneraise G. Towards a UAV Visual Air-to-GroundTarget Tracking in an Urban Environment. / 27-th Int. Cong. of Aeronautical Science,2009.

– 9 p.16 Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Балашов О.Е. и Степашкин А.И. Методыавтоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработкаизображений и управление. – М.:Радиотехника, 2008. – 176 с.17 Resac M. Inertial Stabilization, Estimation and Visual Servoing for AerialSurveillance. / PhD Thesis, Chech Technical University, 2013. – 169 p.18 Watanabe Y., Fabiani P., Besnerais G. Visual Air-to-Ground Target Tracking andSelf-Localizaion of a UAV in a GPS Denied Environment. / GT-UAV inter GDRMACS-Robotique, Paris, 2009.

– 40 p.19 Peliti P., Rosa L., Oriolo G., and Venditteli M. Vision-Based Loitering Over aTarget for a Fixed-Wing UAV. / 10-th International IFAC Symposium on RobotControl, 2012. – 7 p.20 Основные положения по аэрофотосъемке, выполняемой для создания иобновления топографических карт и планов.

ГКИНП-09-32-80. - М.: Недра, 1982.- 18 с.21 Sheta B. Vision Based Navigation (VBN) of Unmanned Aerial Vehicles (UAV). /PhD Thesis, Calgary, 2012. – 175 p.22 FLIR Maritime Systems, / Электронный ресурс: www. flir. com, дата обращения20-04-2016.7723 Fefilatyev S. Detection of Marine Vehicles in images and video of open sea. /Graduated Thesis, Florida, 2008. – 72 p.24 Reid D.

An Algorithm for Tracking Multiple Targets. / IEEE Transactions onAutomatic Control, V. AC-24, N.6, 1979. – pp. 843-854.25 Piccardi M. Background subtraction techniques: a review. / IEEE Int. Conferenceon Systems, Man and Cybernetics, 2004. – pp. 3099 - 3104.26 Koller D., Weber J., Malik J. Robust Multiple Car Tracking with OcclusionReasoning. / Technical Report, University of California at Berkeley, 1993.-27 p.27 Elgammal A. Statistical Models for Background Subtraction. / BackgroundModeling and Foreground Detection for Video Surveillance. Ed.

Boumans T. and et al.– Boca Raton, CRC Press, 2015. – 633 p.28 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С. Прикладная статистика:классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989. –607 с.29 Elgammal A., Harwood D., Davis L. Non – parametric Model for BackgroundSubtraction. / ECCV 2000, Computer Vision, V. 1843, 2000.

– pp. 751-767.30 Guyon C., Bouwmans T., Zahzah E. Moving Object Detection via Robust LowRank Matrix Decomposition with IRLS scheme. / Int. Symposium on Computing,2012. – pp. 665-674.31 Monnet A., Mittal A., Paragios N. and Ramesh V. Background Modeling andSubtraction of Dynamic Scenes. / IEEE 9-th International Conference on ComputerVision, V.2, 2003. - pp. 1305-1312.32 Spencer L., Shah M. Water Video Analysis.

/ ICIP-04, International Conference onImage Processing, V.4, 2004. – pp. 2705-2708.33 Kadyrov A., Yu H., Liu H. Ship Detection and Segmentation using ImageCorrelation. / IEEE Proc. of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2013. – pp. 2866-2871.34 Foroosh H., Zerubia J., Berthod M. Extension of Phase Correlation to SubpixelRegistration. / IEEE Trans. Image Processing, V.11, N.3, 2002.

– pp. 188-200.7835 Bao X., Zinger S., Wijnhoven R., and de With P. Robust Moving Ship DetectionUsing Context – based Motion Analysis and Occlusion Handling. / 6-th InternationalConference of Machine Vision, ICMV, V.9062, 2013 – 5 p.36 Shi Z., Yu X., Jiang Z., and Li B. Ship Detection in High – Resolution OpticalImagery Based on Anomaly Detector and Local Shape Feature. / IEEE Transaction onGeosciences and Remote Sensing, V.52, Issue 8, 2014. – pp. 4511-4523.37 Fefilatiev S.

Algorithms for Visual Maritime Surveillance with Rapidly MovingCamera. / PhD Thesis, University of South Florida, 2012. – 97 p.38 Форсайд Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2004. – 928 с.39 Corke P. Robotics, Vision and Control. Fundamental Algorithms in Matlab. –Springer, 2011. – 558 p.40 Hutchinson S., Hager G., Corke P. A Tutorial on Visual Servo Control. / IEEETransactions on Robotics and Automation, V.12, N.5, 1996.

– pp. 651-670.41 Chaumette F., Hutchinson S. Visual Servo Control. Part 1: Basic Approach. / IEEERobotics & Automation Magazine, V.13, N.4, 2006. – pp. 82-60.42 Мерков А.Б. Распознавание образов: введение в методы статистическогообучения. – М.: Едиториал УРСС, 2011. – 256 с.43 Мазуров В.Д.

Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. –М.: Наука, 1990. – 248 с.44 Narasimhan G., Nayar S. Interactive (De) Weathering of an Image using PhysicalModels. / IEEE ICCV Workshop on Color and Photometric Methods in ComputerVision, 2003. – 8 p.45 Gujral A., Gupta S., Bhushan B. A comparison of Various Defogging Techniques. /International Journal of Signal Processing and Pattern Recognition, Vol. 7, No.3, 2014.– pp.

147-170.46 Agarwal A. Visual Odometry in Smoke Occluded Environments. / Электронныйресурс http: // www. robotics.in / kriss/ KRISS02.pdf, 2014 – 37 p.47 Zuliani M. RANSAC for Dummies, 2014. / Электронный ресурс http: /vision.ece.ucsb.edu /~zuliani, дата обращения 24-05-2016. – 101 p.48 Thrun S., Burgard W., Fox D. Probabilistic Robotics. – MIT Press, 2005. – 672 p.7949 Cassandras C., Lafortune S.

Introduction to Discrete Event Systems. – Springer,2008. – 781 p.50 Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. – М.: Мир, 1984.– 264 с.51 Котов В.Е. Сети Петри. – М.: Наука, 1984. – 160 с.52 CPN Tools 4.0. Edition, Simulation and Analyzing Colored Petri Nets. /(Электронный ресурс: http: / cpntools.org, дата доступа 20.05.2016).53 Stateflow.

User’s Guide. – The MathWorks, Inc., 2015. – 1366 p.54 Белый Г.Ю., Родин В.А. Построение оптимальной траектории для охраныакватории. / Вестник Воронежского института МВД России, N.1, 2015. –стр.255-261.55 Магуенов Р.Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципыпостроения. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 322 с.56 Бояринцев А.В., Редькин В.Б. Определение и ранжирование угроз объектам. /БДИ, Том.

71, N.2, 2007. – стр. 14-19.57 Бояринцев А. В., Ничиков А. В., Редькин В. Б. Общий подход к разработкемоделей нарушителей. / Системы безопасности, N.4, 2007.80.