Мультисенсорные системы мониторинга территорий ограниченного доступа: возможности видеоаналитического канала обнаружения вторжений
Автор: Епифанцев Борис Николаевич, Пятков Артм Анатольевич, Копейкин Степан Андреевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 1 т.40, 2016 года.
Бесплатный доступ
На основании анализа опубликованных работ по обеспечению безопасности критически важных объектов от террористических угроз сделан вывод о необходимости дополнить предложенные в литературе мультисенсорные комплексы видеоаналитической системой для повышения надёжности обнаружения несанкционированных вторжений на территории ограниченного доступа и распознавания намерений вторгшихся лиц. Предложен алгоритм для решения первой части задачи, основанный на реализации принципа накопления. Частично затронут вопрос о распознавании намерений вторгшегося субъекта. Приведены оценки вероятностей 1-го и 2-го рода, обеспечиваемые предложенным алгоритмом обнаружения вторжений.
Обнаружение вторжений, территория ограниченного доступа, видеоаналитическая система, принцип накопления, показатели обнаружения
Короткий адрес: https://sciup.org/14059431
IDR: 14059431 | DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-1-121-131
Multi-sensor systems for monitoring access to restricted areas: capabilities of the intrusion detection video analytical channel
The analysis of research publications dealing with security of critical facilities and their protection from terrorist threats suggests that the multisensor systems proposed in the literature need to be supplemented with a video analytical system to enhance the reliability of detecting the intrusion to the restricted access area and recognition of intruders' intentions. An algorithm for solving the first part of the problem, based on the implementation of the principle of accumulation, is proposed. The issue of recognizing the intruders' intentions is partially addressed. The probabilities of an error of the 1st and 2nd kind for the proposed intrusion detection algorithm are estimated.
Список литературы Мультисенсорные системы мониторинга территорий ограниченного доступа: возможности видеоаналитического канала обнаружения вторжений
- Боровский, А.С. Общая математическая модель системы физической защиты объектов/А.С. Боровский, А.Д. Тарасов//Вестник компьютерных и информационных технологий. -2011. -№ 10. -С. 21-29.
- Епифанцев, Б.Н. Математическая модель противоборства конфликтующих сторон/Б.Н. Епифанцев, А.А. Пятков//Безопасность в техносфере. -2012. -№ 5. -С. 55-59.
- Дегтярёв, В.А. Против террористической угрозы/В.А. Дегтярёв, С.Л. Родионов//Трубопроводный транспорт нефти. -2010. -№ 9. -С. 20-22.
- Dubski, R. Concept of data processing in multi-sensor system for perimeter protection/R. Dubski, M. Kastek, P. Tezaskawka, T. Pirtkowski, M. Szustakowski, M. Zyczkowski//Proceedings of the SPIE. -2011. -Vol. 8019: Conference on Sensors, and Command, Control, Communications, and Intelligence (CЗI) Technologies for Homeland Security and Homeland Defense X. -8019OX.
- Wang, J. FBG Intrusion Recognition Algorithm Based on SVM/J. Wang//Advanced Materials Research. -2012. -Vol. 591-593. -P. 1422-1427.
- Епифанцев, Б.Н. Концепция обеспечения безопасной работы магистральных трубопроводов в условиях внешних воздействий/Б.Н. Епифанцев, А.А. Пятков, А.А. Федотов//Безопасность труда в промышленности. -2013. -№ 12. -С. 42-49.
- Вишняков, Б.В. Статистическая модель распознавания ложных объектов в системах видеонаблюдения/Б.В. Вишняков, А.И. Егоров, И.К. Малин//Вестник компьютерных и информационных технологий. -2013. -№ 7. -С. 42-46.
- Кононов, В.А. Определение типов объектов в видеопотоке с камеры наблюдения на основе покадровой классификации/В.А. Кононов, А.С. Конушин//Вестник компьютерных и информационных технологий. -2013. -№ 10. -С. 20-25.
- Кудинов, И.А. Реализация алгоритма определения пространственных координат и угловой ориентации объекта по реперным точкам, использующего информацию от одной камеры/И.А. Кудинов, О.В. Павлов, И.С. Холопов//Компьютерная оптика. -2015. -Т. 39, № 3. -С. 413-419.
- Buch, N. Local feature saliency classifier for real-time intrusion monitoring/N. Buch, S. Velastin//Optical Engineering. -2014. -Vol. 53, Issue 7. -073108.
- Рыбаков С.Д. Видеоаналитика -мифы и реальные возможности/С.Д. Рыбаков//Алгоритмы безопасности. -2010. -№ 5. -С. 150-153.
- Звежинский, С.С. Обнаружение и распознавание нарушителей в оптоэлектронных системах наблюдения/С.С. Звежинский, И.В. Парфенов//Радиотехника. -2010. -№ 2. -С. 63-67.
- Lipton, A.J. Moving target classification and tracking from real-time video/A.J. Lipton, H. Fujiyoshi, R.S. Patil//Fourth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision’98: Proceedings. -1998. -P. 8-14.
- Haritaoglu, I. W4: real-time surveillance of people and their activities/L. Haritaoglu, D. Harwood, L.S. Davis//IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2000. -Vol. 22, Issue 8. -P. 831-843.
- Viola, P.A. Detecting pedestrians using patterns of motion and appearance/P.A. Viola//Journal of Computer Vision. -2005. -Vol. 63, Issue 2. -P. 153-161.
- Dollar, P. Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art/P. Dollar, C. Wojek, B. Schiele, P. Perona//IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2012. -Vol. 34, Issue 4. -P. 743-761.
- Непрерывный анализ поточного видео с регистрацией траектории движения объектов в поле зрения камеры . URL: http://www.synesis.ru/surveillance/products/Va-set/, свободный, загл. c экрана (дата обращения: 05.03.2012).
- Пименов, А.В. Большие возможности систем видеонаблюдения/А.В.Пименов//Технологии защиты. -2013. -№ 2. -С. 125-126.
- Luo, Q. Human action detection via boosted local motion histograms/Q. Luo, X. Kong, G. Zeng, J. Fan//Machine Vision and Applications. -2010. -Vol. 21, Issue 3. -P. 377-389.
- Escobar, M. Action Recognition With a Bio-Inspired Freed-forward Motion Processing Model: The Richness of Center-Surround Interactions/M. Escobar, P. Kornprobst//European Conference on Computer Vision: Proceedings, 2008. -P. 186-199.
- Gorelick, L. Actions as Space-Time Shapes/L. Gorelick, M. Blank, E. Shechtman, M. Irani, R. Basri//IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2007. -Vol. 29, Issue 12. -P. 2247-2253.
- Kiryati, N. Real Time Abnormal Motion Detection in Surveillance Video/N. Kiryati, //19 th International Conference on Pattern Recognition. -2008. -P. 1-4.
- The i-LIDS User Guide. Imagery Library for Intelligent Detection Systems. Publication N 10/11. -United Kingdom: Home Office Centre for Applied Science and Technology, 2010. -63 p.
- Епифанцев, Б.Н. Сравнение алгоритмов комплексирования признаков в задачах распознавания образов/Б.Н. Епифанцев, П.С. Ложников, А.Е. Сулавко//Вопросы защиты информации. -2012. -№ 1. -С. 60-66.
- Методы построения доверительных интервалов . URL: http://edu.dvgups.ru/MET-DOC/ENF/VMATEM/WM/METOD/MU_PZ/frame/2.htm, свободный, загл. c экрана (дата обращения: 05.04.2015).
- Медоуз, Д.Х. За пределами роста/Д.Х. Медоуз, Д.Л. Медоуз, Й. Рандерс. -М.: Прогресс, Пангея, 1994. -304 с.
- Птицын, Н.В. Встроенная видеоаналитика для детектирования и сопровождения объектов при помощи многомасштабных признаков/Н.В. Птицын//Труды конференции «ГрафиКон 2010». -2010. -С. 200-206.
