Метод ідентифікації динамічних образів в системах відео-спостереження об’єктів критичної інфраструктури
DOI:
https://doi.org/10.18372/2225-5036.25.13842Ключові слова:
динамічний образ, відеоспостереження, об’єкт критичної інфраструктури, ідентифікація, несанкціонований доступАнотація
Встановлено, що ефективність функціонування об’єктів критичної інфраструктури суттєво залежить від високого рівня інформатизації систем відеоспостереження. Разом з тим постійне удосконалення технічного оснащення даних систем вимагає створення нових та удосконалення існуючих методів виявлення рухів на відеозображенні. Одним із перспективних підходів вважається розроблення методів виявлення рухів на статичному фоні зображення в інтелектуальних системах відеоспостереження. Своєчасне виявлення несанкціонованого доступу на територію об’єктів критичної інфраструктури є необхідною складовою забезпечення високої стійкості та надійності їх функціонування, особливо, в умовах загрози скоєння терористичних актів та обумовлює необхідність розроблення методів виявлення рухів та несанкціонованого доступу на режимну територію. З цією метою у статті запропоновано метод ідентифікації динамічних образів, в основу якого покладено алгоритм віднімання фону. Наведено результати верифікації методу для різних типів кореляційного виділення, їх порівняльні характеристики, проаналізовано переваги та недоліки. Показано, що застосування запропонованого методу дозволяє оперативно виявляти факти проникнення на режимну територію об’єктів критичної інфраструктури та своєчасно запобігати несанкціонований доступ до них в умовах відсутності засобів детекції руху.
Посилання
Р. Грищук, Ю. Даник, Основи кібернетич-ної безпеки. Монографія, Ж.: ЖНАЕУ, 2016. 636 с.
О. Бучко, Р. Свченко, Д. Яковенко, "Дете-кція руху у стиснутому відеопотоці в реальному часі", Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки, Т. 163, С. 48-52, 2014.
O. Elharrouss, A. Abbad, D. Moujahid Jamal Riffi, H. Tairi, "A block-based background model for moving object detection", Electronic Letters on Com-puter Vision and Image Analysis, 15 (3), pp. 17-31, 2016.
M. Yokoyama, T. Poggio, A contour-based moving object detection and tracking", 14th Conference (International) on Computer and Networks Proceedings. Washington, DC, USA: IEEEComputer Society, pp. 271-276, 2005.
П. Приставка, А. Рогатюк, "Математичне забезпечення розпізнавання та супроводу рухомого об’єкта в режимі реального часу для відео", Вісник Національного авіаційного університету, № 2, С. 141-148, 2013.
А. Котенко, "Запобігання витоку інфор-мації з обмеженим доступом матеріально-речовим каналом за рахунок використання систем відеоспос-тереження", Сучасний захист інформації, № 1, С. 48-52, 2017.
А. Гривачевський, І. Прудиус, "Адаптив-ний алгоритм виявлення рухомих об’єктів під час відеомоніторингу", Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Радіоелектроніка та телекому-нікації, № 849, С. 168-172, 2016.
Д. Береза, "Програмне моделювання ал-горитмів інтелектуальної обробки відеоданих в сис-темах охоронного відеонагляду", Штучний інтелект, № 4, С. 159-165, 2011.
І. Гуменюк, К. Білоус, В. Воротніков, "Ал-горитм блокового квантування даних відеопотоку на основі кореляційного аналізу", Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем: зб. наук. праць. Житомир: ЖВІ НАУ, № 6, С. 170-175, 2012.
M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle, "Image Pro-cessing, Analysis and Machine Vision", Thomson-Engineering, 866 p., 2008.
B. Thind, T. Thind, "Background Subtrac-tion Techniques-Review", International Journal of Innova-tive Technology and Exploring Engineering ISSN: 2278-3075, Vol. 2, Iss 3, pp. 166-168. 2013.
"Спеціалізоване програмне забезпечення реєстрації динамічних образів зображення систем відеоспостереження", Свідоцтво про реєстрацію ав-торського права на твір № 86076, Дата реєстра-ції 19.02.2019.
