Hodisa biror narsa tomonidan yoki ob'ektsiz harakatning bir lahzada bajarilishi, vaziyat hodisalar

Dasturiy ta'minot mahsulotlari va tizimlari / Dasturiy ta'minot va tizimlar
2 (31) 2018 yil
kabi hodisalar bilan shug'ullanadigan yuqori darajada
ÿ aniqlash (freymdagi grafik obyektlarni aniqlash);
turli kameralardan bilish. 1-blokda dastlabki ma'lumotlar kiritiladi:
tan olingan hodisalar, hodisaning eskirish vaqti, hodisalarning
aprior ehtimoli, vaziyatlarning standartlari, hodisalar zanjirining
minimal mumkin bo'lgan ehtimoli, vaziyatni tan olish uchun
hodisalarni yig'ish vaqti.
ÿ hodisa_tanish (grafikadan hodisani aniqlash
ect hali paydo bo'lmagan.
ÿ obj_recog (grafik obyektlarni tanib olish);
7-blokda voqealar barcha mumkin bo'lgan zanjirlarga
birlashtirilgan. Har bir ob'ekt uchun o'ziga xos zanjirlar to'plami
shakllanadi. 9-16 bloklarda voqealar zanjirining ehtimoli unga
kiritilgan barcha hodisalarning ehtimolini ko'paytirish yo'li bilan
hisoblanadi. Agar zanjirning ehtimoli minimal qabul qilinadigan
qiymatdan kam bo'lsa, bu zanjir 15-blokda o'chiriladi. 19-blokda
vaziyatni tan olish uchun hodisalarni yig'ish uchun ajratilgan
vaqt tugaganmi yoki yo'qmi tekshiriladi.
Vaqt tugamasa, voqealar zanjiri shakllanishda davom etadi,
agar vaqt tugasa, 20-blokda eng ehtimoliy zanjir tanlanadi.
Ushbu algoritm yuzaga kelishi mumkin bo'lgan vaziyat bilan
bog'liq bo'lgan kameralar tomonidan bir vaqtning o'zida hodisalar
zanjirini shakllantirishni o'z ichiga olganligi sababli, bu tizimning
javob berish vaqtini qisqartiradi. Algo-
ÿ asosiy (dastur argumentlarini qayta ishlash va chaqiruvni
tanib olish funksiyalari);
old fon niqobi, pastki chap - posteriori ma'lumotni hisobga
olmagan holda tan olish natijalari, pastki o'ngda - posteriori
ehtimolini hisobga olgan holda tan olish natijalari. Eng yuqori
ehtimoli bo'lgan hodisa tasvirning pastki qismlarining yuqori o'ng
burchagida ko'rsatilgan. Yordamchi dastur Windows operatsion
tizimida turli xil kompyuterlarda sinovdan o'tkazildi. Tajriba
natijalari ushbu algoritmdan foydalanganda tanib olish
ishonchliligining 40% ga oshganini ko'rsatdi.
371
2-17 bloklarda voqealar oqimi vaziyatlarni tanib olish uchun
tayyorlanadi. Tan olingan vaziyatdagi hodisalar zanjirlarining
cheklangan soni va ma'lumotlarni qayta ishlash vositalarining
hisoblash resurslariga bo'lgan talablarning kamayishi tufayli
eskirgan hodisalar xotiradan olib tashlanadi. Agar hodisa eskirgan
bo'lmasa, 6-blokda ushbu hodisaning oldingi va keyingi ehtimolini
va boshqa kameralardan tan olinishi natijalarini hisobga olgan
holda Bayes formulasi yordamida hodisaning ehtimoli qayta
hisoblab chiqiladi. Bir va boshqa kameradagi ob'ektlarni
taqqoslash identifikatorlar yordamida amalga oshiriladi, ular HOG
ob'ekt deskriptorlari, tezlik vektorlari va ob'ekt rangidir. Berilgan
kamerada hodisani aniqlash ishonchliligini baholash belgilangan
chegara qiymatidan oshib ketganda, joriy hodisani aniqlash
natijalari yaqin atrofdagi kameralarga uzatiladi. Bu ko'rish maydoni
mavjud bo'lgan kameralar uchun voqealar zanjirini yaratishga
imkon beradi
ÿ video (qurilmadan video oqimini qabul qilish va qayta
ishlash);
ritm vaziyatlarni tanib olish imkonini beradi
Algoritm Visual Studio 2013 ishlab chiqish muhitida C++
dasturlash tilida test yordam dasturi sifatida amalga oshirilgan
va birinchi bosqichlarda u kameralar bilan emas, balki videofayllar
bilan ishlaydi. OpenCV kutubxonasidan usullar (http://
ÿ vaziyat (vaziyatni tan olish).
xususiyatlari, joylashuvi va kameralarning umumiy soni.
Shuningdek, u bitta vaziyat tan olingan kameralar sonini hisobga
oladi, shuningdek, turli kameralardagi zanjirlar ehtimoli ma'lum
bir chegara qiymatidan oshmasligi kerakligini hisobga oladi.
Olingan natija talab qilinganidan kam bo'lmasa
Yordamchi dasturning chiqish natijalari videofaylda
shakllantiriladi; 4-rasmda undan tasvir namunasi ko'rsatilgan.
Rasm videofayllardan olingan [11]. Yuqoridagi rasmda video
oqimidan olingan asl kadr 326 ko'rsatilgan, yuqori o'ngda -
opencv.org/). Yordamchi dastur quyidagi asosiy modullarni o'z
ichiga oladi:
faqat mustaqil hodisalarni hisobga oladigan variant bilan.
jismoniy ob'ektlar);
(ya'ni ishonchli), keyin qaror qabul qilinadi, aks holda 27-29
bloklari bajariladi. 27-blokda voqealar zanjiri qayta yaratiladi,
ammo yangi zanjir ma'lum bir vaqt oralig'ida barcha kameralarda
tan olingan barcha hodisalarni o'z ichiga oladi. 28-blokda hodisalar
zanjiri ehtimoli qayta hisoblab chiqiladi va 29-blokda yangi,
kengaytirilgan hodisalar zanjiri tan olinadi. Blok 32 tan olingan
vaziyatlarni ko'rsatadi.
25-blokda tezkor qaror qabul qilish uchun dastlabki urinish
amalga oshiriladi. Birinchidan, barcha qiziqtirgan kameralardan
ma'lumotlar so'raladi, keyin bir va boshqa kameradagi ob'ektlar
taqqoslanadi (identifikatorni taqqoslash). Keyingi amalga oshiriladi
voqealar. Keyin, 21-blokda alohida kameradagi ob'ekt uchun
vaziyat tan olinadi. 23–31 bloklar turli kameralardan tanib olish
natijalarini birlashtiradi.
bir vaqtning o'zida bir ob'ekt uchun turli kameralarda tan olingan
vaziyatlarning ehtimolliklarini og'irlikdagi ko'paytirish orqali qaror
qabul qilishga urinish. Kameraning ahamiyati unga bog'liq
3-rasmda ishlab chiqilgan algoritmning mumkin bo'lgan
qo'llanilishi ko'rsatilgan - ikki kameraning ko'rish sohasidagi
odamning harakati. Test video ma'lumotlari [10] dan olingan.
Harakatning traektoriyasi, vaqtning har bir momentidagi harakat
vektori va ob'ektning identifikatsiya xususiyatlari o'lchanadi.
ÿ ehtimollik (ehtimollarni qayta hisoblash);
Machine Translated by Google

sti. 2016. No 6. 76–78-betlar.
5. Burkov A.V. Ishlab chiquvchining ko'zi bilan IP-video kuzatuvi. 1-qism:
Asosiy tushunchalar va IP kamera // Xavfsizlik algoritmi
1. Skripkina A.A. Video tasvirlardan harakatlanuvchi ob'ektni aniqlash
usullarini ko'rib chiqish // Axborot texnologiyalarini rivojlantirish istiqbollari. 2011
yil. ÿ 3-1. 126–129-betlar.
Dasturiy ta'minot mahsulotlari va tizimlari / Dasturiy ta'minot va tizimlar
2 (31) 2018 yil
2. Obuxova N.A. Bloklarni moslashtirish usuli yordamida harakatlanuvchi
ob'ektlarni aniqlash va kuzatish // Axborot va boshqaruv tizimlari. 2004. No 1. B.
30–35.
3. Fu K. Qolipni tanib olishda strukturaviy usullar; [tarjima. ingliz tilidan Z.V.
Zavalishina, S.V. Petrova, R.L. Sheinina; tomonidan tahrirlangan M.A. Yzerman].
M.: Mir, 1977. 319 b.
4. Stepin D. IP-video kuzatuv tizimlarini loyihalashning ba'zi jihatlari //
Xavfsizlik algoritmi. 2014. No 6. 34–37-betlar.
Anjir. 3. 2 kamerali ko'rish sohasida odam
Anjir. 4. Yordamchi dastur tomonidan tuzilgan videofayldan kadr

Download 0,5 Mb.