Алгоритм распознавания ситуаций в распределенной системе видеонаблюдения
Системы видеонаблюдения являются важнейшим средством для предотвращения нештатных ситуаций, таких как преступления, аварийные ситуации. Большое количество камер и значительная площадь зоны контроля обусловливают необходимость внедрения видеоаналитики для распознавания опасных ситуаций. При этом нужно учитывать данные с множества видеокамер как для детектирования траектории движения распознаваемого объекта, так и для повышения достоверности распознавания. В статье предлагается алгоритм распознавания нештатных ситуаций для распределенной системы видеонаблюдения, основанной на стохастических грамматиках. Распознавание ситуации происходит на трех уровнях: нижнем – распознаются образы, среднем – события и верхнем – ситуации. Для снижения времени отклика системы предлагается использовать многоагентную архитектуру, позволяющую распределять нагрузку между интеллектуальными камерами. Уменьшение сетевого трафика достигается тем, что обмен данными происходит только между близлежащими узлами. Использование большого количества видеокамер предполагает наличие зон, контролируемых несколькими узлами. Совмещение результатов детектирования нескольких камер позволяет повысить оценку достоверности, но для этого требуется знать взаимное расположение камер и углов их поворотов. В статье предложены методы для автоматической калибровки камер распределенной системы видеонаблюдения, способы совмещения образов на разных камерах, в частности, на основе векторов скорости движения объектов. С учетом определенных особенностей распределенной системы видеонаблюдения разработан алгоритм распознавания нештатных ситуаций для интеллектуальной камеры видеонаблюдения. Каждая камера генерирует вероятные ситуации на основе ранее распознанных событий. При превышении порогового значения вероятностной оценки результата детектирования осуществляется его уточнение в процессе взаимодействия с соседними узлами.