Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2020 article

APPLICATION OF HIERARCHIC RECOGNITION SYSTEMS IN VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ru. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ В СИСТЕМАХ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯСистемы видеонаблюдения с функцией распознавания имеют ряд минусов в случае организации по стандартным подходам к построению.Эти минусы не позволяют создать систему, одновременно удовлетворяющую всем основным требованиям заказчика (максимально возможное качество изображения, охват большой площади (большое количество камер), высокое быстродействие при низкой общей себестоимости).Для решения поставленной задачи предложено применение иерархического подхода, сутью которого является последовательное поэтапное уточнение области распознавания объекта.Это достигается благодаря применению камеры Internet of Things (IoT) -Smart Camera (SC).Она позволяет генерировать поток информации только во время появления объекта в кадре, а также предварительно обрабатывать информацию (производятся обнаружение Region of Interest (ROI), обрезка изображения согласно контуру объекта и программно установленным правилам).Smart Camera представляет собой одноплатный микрокомпьютер и модуль видеокамеры.Изображение, снимаемое модулем камеры, обрабатывается простыми алгоритмами для выделения важной для системы информации.Цель исследования: разработка модели системы видеонаблюдения с функцией распознавания, демонстрирующей преимущества иерархического подхода распознавания над стандартным.Результаты: была разработана имитационная модель, представляющая собой программу анализа работы системы массового обслуживания, основанной на генерации времени возникновения входных заявок (стационарный стохастический процесс) и расчёте времени, требуемого для обслуживания каждой заявки (модель учитывает возможность одновременной обработки нескольких заявок).В ходе измерений показателей было промоделировано прохождение пяти тысяч заявок в такой системе распознавания за 5 отдельных итераций и рассчитаны основные показатели, характеризующие систему.На основании этих данных произведён расчёт усреднённых общих показателей систем, использующих как стандартный, так и иерархический подход.По итогам моделирования видно

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
APPLICATION OF HIERARCHIC RECOGNITION SYSTEMS IN VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS
Date Crossref
13/08/2020
Éditeur
PNRPU Publishing House
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Video Surveillance and Tracking Methods

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.