МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ ДЕРЖАВНОЇ ПРИКОРДОННОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ

  • Анатолій БАБАРИКА Національна академія Державної прикордонної служби України ім. Б. Хмельницького https://orcid.org/0000-0001-8534-7764
Ключові слова: система відеоспостереження, інтелектуальна система, детектор, виявлення, модель, CROMATICA, PRISMATICA, Гарт, Аркан

Анотація

Використання систем відеоспостереження з функціями відеоаналітики дає можливість автоматизувати такі напрямки діяльності як аналітика контролю периметру, ситуаційний аналіз, біометричний аналіз, аналіз номерних знаків транспортних засобів, аналіз з декількох камер, автоматичне виявлення та класифікація об’єктів, пошук об’єктів в базі даних відеоархіву тощо.

В роботі проведено аналіз сучасних методів побудови інтелектуальних систем відеоспостереження. Проаналізовано архітектури основних із них (CROMATICA, PRISMATICA, ADVISOR, CARETAKER, VANAHEIM, P5, SURVEIRON, IMSK, CONNEXIONs тощо). На основі проведеного аналізу було запропоновано увести ряд інформаційно-логічних рівнів в процес обробки відеоінформації: L0 – формування відеоінформації на сенсорних пристроях (камери відеоспостереження); L1 – транспортування та зберігання відеоінформації на запам'ятовуючих пристроях; L2 – автоматизований аналіз відеоінформації; L3 – інтерпритація результатів відео аналізу. Запропоновано також архітектуру інтелектуальної системи відеоспостереження Державної прикордонної служби, визначено рівні її структурованості та місце в загальній структурі ІІТС "Гарт". Модульна структура побудови запропонованої архітектури дозволяє модернізувати систему вводячи нові функції, масштабуючи по кількості камер та характеристикам обладнання.

На прикладі використання програмного детектора виявлення динамічних об'єктів на відеопослідовностях, було обґрунтовано ефективність застосування інтелектуальної системи відеоспостереження.

Напрямком подальших досліджень є практична реалізація запропонованої моделі, її інтеграція до комплексних систем безпеки територіальних об'єктів, а також вивчення можливостей застосування на протяжних ділянках Державного кордону. Ще одним актуальним напрямком подальших досліджень є розробка комплексної методики оцінки ефективності застосування систем відеоспостереження.

Біографія автора

Анатолій БАБАРИКА, Національна академія Державної прикордонної служби України ім. Б. Хмельницького

ад’юнкт

Посилання

Real-time Traffic Management Model using GPUenabled Edge Devices / Muhammad Mazhar Ullah Rathore at all. Fog and Mobile Edge Computing (FMEC) : proceedings of the Fourth International Conference. Rome, Italy, 2019. P. 336-343. DOI : 10.1109/FMEC.2019.8795336.

Tripathi, R.K., Jalal A.S., Agrawal S.C. Suspicious human activity recognition: a review. Artif Intell Rev. 2018. № 50. P. 283–339. DOI : 10.1007/s10462-017-9545-7.

Yadav S. S., Vijayakumar V., Athanesious J. Detection of Anomalies in Traffic Scene Surveillance. Tenth International Conference on Advanced Computing (ICoAC). Chennai, India, 2018. P. 286-291. DOI : 10.1109/ICoAC44903.2018.8939111.

Motion-based Vehicle Speed Measurement for Intelligent Transportation Systems. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing / Tourani Ali at all. 2019. № 11. P. 42-54. DOI : 0.5815/ijigsp.2019.04.04.

Deparis J.P., Velastin S.A., Davies A.C. CROMATICA Project. Advanced Video-Based Surveillance Systems. The Springer International Series in Engineering and Computer Science. 1999. № 488. P. 203-212. DOI : https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5085-3_18.

Benny Lo, Jie Sun, Sergio Velastin. Fusing visual and audio information in a distributed intelligent surveillance system for public transport systems. Acta Automatica Sinica. 2003. № 29 (3). P. 393-407.

Valera Maria, Velastin Sergio. Intelligent distributed surveillance systems: A review. Vision, Image and Signal Processing : IEE Proceedings. № 152. 2005. Р. 192-204. DOI : 10.1049/ip-vis:20041147.

Ambellouis S., Bruyelle J.‐L. Focus on Railway Transport. Intelligent Video Surveillance Systems. Chapter 2. 2013. DOI : 10.1002/9781118577851.ch2.

Content Analysis and REtrieval Technologies to Apply Knowledge Extraction to massive Recording. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/027231 (accessed 26.06.2020).

Video/Audio Networked surveillance system enhAncement through Human-cEntered adaptIve Monitoring. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/248907 (accessed 26.06.2020).

Privacy Preserving Perimeter Protection Project. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/312784 (accessed 26.06.2020).

SURVEIRON: Advanced surveillance system for the protection of urban soft targets and urban critical infrastructures. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/711264 (accessed 26.06.2020).

Integrated Mobile Security Kit. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/218038 (accessed 26.06.2020).

InterCONnected NEXt-Generation Immersive IoT Platform of Crime and Terrorism DetectiON, PredictiON, InvestigatiON, and PreventiON Services. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/786731 (accessed 26.06.2020).

Аналіз сучасного стану побудови систем відеоспостереження з функціями відеоаналітики / Бабарика А. О. та ін. Sciences of Europe. Praha, Czech Republic. 2020. № 1(54). С. 22-31.

Castillo José Carlos, Fernández-Caballero Antonio, María López. A Review on Intelligent Monitoring and Activity Interpretation. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. 2017. 20(59). P. 53-69.

IBM smart surveillance system (S3): Event based video surveillance system with an open and extensible framework. / Li Ying at all. Machine Vision and Applications. 2008. №19. Р. 315-327. DOI : 10.1007/s00138-008-0153-z.

Intelligent surveillance system with integration of heterogeneous information for intrusion detection / Castro J.L., Delgado M. Medina J., Lozano M.D. Expert Syst. Appl. 2011. No 38, P. 11182-11192. DOI : https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.165.

Optimal fusion scheme selection framework based on genetic algorithms for multimodal face recognition / Soltana W.B. at all. Compression et Representation des signaux audiovisuals (CORESA). 2010. P. 105-110.

A Systematic Review of Intelligence Video Surveillance: Trends, Techniques, Frameworks and Datasets / Shidik G.F. at all. IEEE Access. 2019. vol. 7. P. 170457-170473. DOI : 10.1109/ACCESS.2019.2955387.

Ibrahim Sutrisno. A comprehensive review on intelligent surveillance systems. Communications in Science and Technology. 2016. №1 (1). DOI : https://doi.org/10.21924/cst.1.1.2016.7.

Катеринчук І.С., Бабарика А.О. Аналіз технологій функціонування відомчих систем відеоспостереження та визначення напрямків їх удосконалення. Вісник Національної академії Державної прикордонної служби України імені Богдана Хмельницького. Технічні науки. Хмельницький : НАДПСУ, 2018. №3 (77). С. 246-259.

Катеринчук І.С., Бабарика А.О. Удосконалення алгоритму виявлення динамічних об'єктів на відеопослідовностях. Радіоелектроніка, інформатика, управління. Запоріжжя : ЗНТУ. 2020. № 3.


REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)

Real-time Traffic Management Model using GPUenabled Edge Devices / Muhammad Mazhar Ullah Rathore at all. Fog and Mobile Edge Computing (FMEC) : proceedings of the Fourth International Conference. Rome, Italy, 2019. P. 336-343. DOI : 10.1109/FMEC.2019.8795336. [in English]

Tripathi, R.K., Jalal A.S., Agrawal S.C. Suspicious human activity recognition: a review. Artif Intell Rev. 2018. № 50. P. 283–339. DOI : 10.1007/s10462-017-9545-7. [in English]

Yadav S. S., Vijayakumar V., Athanesious J. Detection of Anomalies in Traffic Scene Surveillance. Tenth International Conference on Advanced Computing (ICoAC). Chennai, India, 2018. P. 286-291. DOI : 10.1109/ICoAC44903.2018.8939111. [in English]

Motion-based Vehicle Speed Measurement for Intelligent Transportation Systems. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing / Tourani Ali at all. 2019. № 11. P. 42-54. DOI : 0.5815/ijigsp.2019.04.04. [in English]

Deparis J.P., Velastin S.A., Davies A.C. CROMATICA Project. Advanced Video-Based Surveillance Systems. The Springer International Series in Engineering and Computer Science. 1999. № 488. P. 203-212. DOI : https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5085-3_18. [in English]

Benny Lo, Jie Sun, Sergio Velastin. Fusing visual and audio information in a distributed intelligent surveillance system for public transport systems. Acta Automatica Sinica. 2003. № 29 (3). P. 393-407. [in English]

Valera Maria, Velastin Sergio. Intelligent distributed surveillance systems: A review. Vision, Image and Signal Processing : IEE Proceedings. № 152. 2005. Р. 192-204. DOI : 10.1049/ip-vis:20041147. [in English]

Ambellouis S., Bruyelle J.‐L. Focus on Railway Transport. Intelligent Video Surveillance Systems. Chapter 2. 2013. DOI : 10.1002/9781118577851.ch2. [in English]

Content Analysis and REtrieval Technologies to Apply Knowledge Extraction to massive Recording. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/027231 (accessed 26.06.2020). [in English]

Video/Audio Networked surveillance system enhAncement through Human-cEntered adaptIve Monitoring. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/248907 (accessed 26.06.2020). [in English]

Privacy Preserving Perimeter Protection Project. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/312784 (accessed 26.06.2020). [in English]

SURVEIRON: Advanced surveillance system for the protection of urban soft targets and urban critical infrastructures. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/711264 (accessed 26.06.2020). [in English]

Integrated Mobile Security Kit. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/218038 (accessed 26.06.2020). [in English]

InterCONnected NEXt-Generation Immersive IoT Platform of Crime and Terrorism DetectiON, PredictiON, InvestigatiON, and PreventiON Services. CORDIS EU research results : website. URL : https://cordis.europa.eu/project/id/786731 (accessed 26.06.2020). [in English]

Analiz suchasnoho stanu pobudovy system videosposterezhennia z funktsiiamy videoanalityky [Analysis of the current state construction of video surveillance systems with video analytic functions] / Babaryka A at all. Sciences of Europe. Praha, Czech Republic. 2020. № 1(54). С. 22-31. [in Ukrainian]

Castillo José Carlos, Fernández-Caballero Antonio, María López. A Review on Intelligent Monitoring and Activity Interpretation. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. 2017. 20(59). P. 53-69. [in English]

IBM smart surveillance system (S3): Event based video surveillance system with an open and extensible framework. / Li Ying at all. Machine Vision and Applications. 2008. №19. Р. 315-327. DOI : 10.1007/s00138-008-0153-z. [in English]

Intelligent surveillance system with integration of heterogeneous information for intrusion detection / Castro J.L., Delgado M. Medina J., Lozano M.D. Expert Syst. Appl. 2011. No 38, P. 11182-11192. DOI : https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.165. [in English]

Optimal fusion scheme selection framework based on genetic algorithms for multimodal face recognition / Soltana W.B. at all. Compression et Representation des signaux audiovisuals (CORESA). 2010. P. 105-110. [in English]

A Systematic Review of Intelligence Video Surveillance: Trends, Techniques, Frameworks and Datasets / Shidik G.F. at all. IEEE Access. 2019. vol. 7. P. 170457-170473. DOI : 10.1109/ACCESS.2019.2955387. [in English]

Ibrahim Sutrisno. A comprehensive review on intelligent surveillance systems. Communications in Science and Technology. 2016. №1 (1). DOI : https://doi.org/10.21924/cst.1.1.2016.7. [in English]

Katerynchuk I.S., Babaryka A.O. Analiz tekhnolohii funktsionuvannia vidomchykh system videosposterezhennia ta vyznachennia napriamkiv yikh udoskonalennia [Analysis of the Technologies of the Functioning Specific Video Surveillance Systems and the Definition of their Directions of Improvement]. Visnyk Natsionalnoi akademii Derzhavnoi prykordonnoi sluzhby Ukrainy imeni Bohdana Khmelnytskoho. Tekhnichni nauky [Collection of scientific works of the National Academy of the State Border Guard Service of Ukraine. Series: Technical Sciences]. Khmelnytskyi : National Academy of the State Border Guard Service of Ukraine, 2018. №3 (77). P. 246-259. [in Ukrainian]

Katerynchuk I.S., Babaryka A.O. Udoskonalennia alhorytmu vyiavlennia dynamichnykh obiektiv na videoposlidovnostiakh [An improved moving objects detection algorithm in video sequences]. Radioelektronika, informatyka, upravlinnia [Radio Electronics, Computer Science, Control]. Zaporizhzhya : Zaporizhzhya National Technical University. 2020. № 3. [in Ukrainian]

Опубліковано
2021-02-02
Як цитувати
БАБАРИКАА. (2021). МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ ДЕРЖАВНОЇ ПРИКОРДОННОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ. Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки, 82(1), 180-194. https://doi.org/10.32453/3.v82i1.538
Розділ
Технічні науки