автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Стереоскопическая информационно-измерительная система определения параметров движущихся объектов

На правах рукописи

СТЕРЕОСКОПИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖУЩИХСЯ

ОБЪЕКТОВ

Специальность 05 11 16 - Информационно-измерительные и управляющие системы (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара-2008

Работа выполнена на кафедре "Электронные системы и информационная безопасность" Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Самарский государственный технический университет".

Научный руководитель:

Кандидат технических наук, доцент БУКАНОВ Фёдор Фёдорович

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук МЕЛЕНТЬЕВ Владимир Сергеевич

Кандидат технических наук, доцент ГУМЕННИКОВ Валерий Борисович

Ведущая организация Государственное образовательное

учреждение высшего профессионального образования «Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики (ПГАТИ)», г Самара

Защита диссертации состоится 28 февраля 2008 года в 9 часов на заседании диссертационного совета Д 212 217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу: г. Самара, ул Галактионовская, 141, корпус 6, аудитория 28

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: г Самара, ул Первомайская, 18

Отзывы на автореферат просим присылать по адресу 443100, г Самара, ул Молодогвардейская, 244, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212 217.03

Автореферат разослан « ¿О » января 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 217 03

Губанов Н Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время в комплексах обеспечения безопасности промышленных объектов в составе систем охранного телевидения (СОТ) широкое практическое применение находят системы определения параметров движущихся объектов (ОПДО), например, для контроля перемещения объектов в помещении или его только определённой зоне. При этом в зависимости от задачи, решаемой системой ОПДО, возникает необходимость обнаруживать одни виды движения, и игнорировать другие. Например, движущийся автомобиль является помехой для обнаружения человека-нарушителя и этот же автомобиль - цель для систем ОПДО, устанавливаемых на транспортных контрольно-пропускных пунктах Поэтому при обнаружении движущегося объекта большое значение имеет определение системой с высокой точностью как можно большего числа его параметров - размера, скорости, удаленности и т д, для их последующего сравнения с заданными

На сегодняшний день существуют различные методы определения параметров движущихся объектов, такие как ультразвуковые, микроволновые, пироэлектрические и прочие Бурное развитие микроэлектроники и фотоприемных матриц приборов с зарядовой связью дало возможность применения телевизионных камер (ТК) в качестве измерительной техники, используемой не только для качественного, но и количественного анализа Поэтому в работе был выбран телевизионный метод ОПДО, который заключается в обработке этого сигнала, специальными алгоритмами для выявления в нём признака движения объекта и получения его параметров Однако для широкого внедрения подобных систем ОПДО в промышленности необходимо существенно повысить эффективность применяемых алгоритмов

Современный этап развития телевизионных систем ОПДО и СОТ характеризуется преимущественным применением двумерного подхода к визуализации и обработки изображений Однако селекция по линейным размерам не отражает соотношение истинных размеров регистрируемых целей Недостатками этого подхода являются одинаковое реагирование на объекты, пересекающие зону обнаружения на переднем и заднем плане, и невозможность определения действительных параметров объекта Более того, некоторые задачи, связанные с анализом изображений не могут быть решены юти решаются с существенной потерей времени и качества без использования пространственных характеристик объекта

Таким образом, построение эффективных систем ОПДО требует оперировать трехмерной информацией и обрабатывать её в реальном масштабе времени с целью определения пространственных параметров

движущихся объектов. Одним из способов получения информации о глубине картины наблюдения является применение стереоскопических методов измерения Это позволяет добиться качественно новых результатов по определению параметров движущихся объектов, что определяется возможностью извлекать точную информацию о положении и поведении объекта в пространстве - действительные размеры, расстояние до объекта, направление и скорость его перемещения, в том числе при изменениях вектора перемещения Кроме того, информация о глубине, позволяет определять зону обнаружения в виде объемных фигур Также открываются новые возможности по опознаванию объектов и их классификации. Из трехмерной модели объекта можно получить больше признаков, что позволяет более точно проводить классификацию объекта

В связи с выше сказанным разработка стереоскопической информационно-измерительной системы (ИИС) дня определения параметров движущихся объектов с высокой точностью и в реальном масштабе времени представляется весьма актуальной

Целью диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов и создание на их основе стереоскопической информационно-измерительной системы, обеспечивающей определение пространственных параметров движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени

Основные задачи. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи исследования:

1 Анализ существующих методов и систем определения параметров движущихся объектов в пространстве

2 Формулирование основных требований к разрабатываемой ИИС и обоснование выбора телевизионного метода ОПДО

3 Анализ методов выделения и локализации движущихся объектов на основе обработки последовательности изображений.

4 Анализ методов совмещения изображений выделенных объектов на стереопаре

5 Разработка математической модели определения параметров движущихся объектов

6. Разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов

7 Оценка основных параметров стереоскопической ИИС ООПДО

8 Исследование методических и инструментальных погрешностей, а также рассмотрение их влияния на результирующую погрешность определения параметров движущихся объектов

9. Создание методики тестирования стереоскопических систем определения параметров движущихся объектов

10 Экспериментальное исследование разработанной стереоскопической ЙИС ОПДО на основе предложенной методики тестирования систем ОПДО

Методы исследования базируются на комплексном применении

основ теории измерений, аппарата математического анализа и теории погрешностей, методов системного анализа, методов обработки информации, методов линейной алгебры, аналитической геометрии, математического моделирования

Научная новизна и значимость заключается в следующих полученных результатах-

1 Разработан метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений, который позволяет адаптироваться к повторяющимся изменениям заднего плана и освещения за счёт моделирования каждой точки изображения с помощью смеси нормально распределённых случайных величин

2 Разработан метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений, отличительной особенностью которого является динамическая оценка полной дисперсии шума на изображении

3 Разработана математическая модель определения параметров движущихся объектов в условиях сложной структуры фона, которая представляет собой совокупность моделей основных процессов ОПДО в созданной стереоскопической ИИС и позволяет оценить вероятность обнаружения, а также точность измерения параметров движущихся объектов

4 Предложена методика экспериментального исследования стереоскопических ИИС определения параметров движущихся объектов, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры систем, и не требует наличия дополнительных аппаратных и программных средств

Практическая ценность

1 Разработанная математическая модель определения параметров движущихся объектов позволяет создавать инженерные методики для расчёта основных характеристик стереоскопической информационно-юмерительной системы

2 Разработанная стереоскопическая ИИС ОПДО позволяет организовать независимый рубеж контроля в системах безопасности промышленных объектов, что подтверждают полученные результаты экспериментальных исследований

3 Внедрение разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО повышает вероятность правильного обнаружения движущихся объектов за счет измерения с высокой

точностью их трёх основных параметров - размера, скорости перемещения и расстояния до объекта Что позволяет улучшить, тем самым, характеристики системы безопасности промышленного объекта

4. Результаты исследования диссертационной работы могут послужить основой для развития новых систем по определению параметров движущихся объектов Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в ООО «НИЦ «ФОРС», в частности в программное обеспечение аппаратно-программного комплекса (АПК) «Nucleus» и АПК «Бастион», которое установлено в ряде организаций и предприятий Самарской области, Москвы и других регионах России.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях, в том числе на ХШ Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (Томск, 2007), XLV Международной научно-практической конференции «Научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратно-программных средств» (Самара, 2007), Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2007)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, в том числе 1 статья в журнале из перечня, рекомендуемого ВАК РФ

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения и 2 приложений Она изложена на 168 страницах, содержит 38 рисунков и библиографический список из 89 наименований

На защиту выносятся следующие основные научные положения:

1. Результаты анализа методов и систем определения параметров движущихся объектов

2. Математическая модель определения параметров движущихся объектов

3 Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений

4 Метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений.

5 Результаты экспериментального исследования стереоскопической информационно-измерительной системы определения параметров движущихся объектов

г

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы, сформулирована цель и основные задачи работы, показана научная новизна и значимость и практическая полезность полученных результатов, сформулированы основные научные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе проведен анализ методов и систем определения параметров движущихся объектов, сформулированы требования к разрабатываемой ИИС. Приведено обоснование выбора телевизионного метода ОПДО с использованием принципов стереоскопии. Исследованы методы выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений, а также методы согласования участков изображений стереопары.

В результате анализа систем ОПДО и их классификации по большому чи:лу характеристик (рисунок 1) были сформулированы основные требования к разрабатываемой информационно-измерительной системе определения параметров движущихся объектов.

Рисунок 1 - Классификация систем ОПДО

Информационно-измерительная система ОПДО должна удовлетворять следующим требованиям:

1. Использовать пассивный принцип обнаружения движения объектов и определения их параметров;

2 Позволять задавать неограниченное число непересекающихся, независимых и объёмных зон контроля,

3 Определять действительные размеры движущегося объекта в диапазоне значений от 0,3 до 3 м. по горизонтали, вертикали и глубине, определять расстояние от ТК датчика до объекта в диапазоне значений от 1,5 до Юм, определять среднюю скорость перемещения объекта между измерениями в диапазоне значений от 0,2 до 10 м/с,

4 Осуществлять вычисление параметров движущихся объектов в условиях стационарного расположения элементов системы и их полной исправности;

5 Функционировать в условиях равномерного освещения сцены наблюдения и видимых частей движущихся объектов,

6 Определение параметров объектов с помощью ИИС должно проводиться в условиях отсутствия влияния каких-либо внешних воздействий как на элементы ИИС, так и на сцену наблюдения, включая движущиеся объекты;

7 Обеспечить погрешность по каждому из измеряемых параметров до 15% включительно от значения величины параметра,

8 Обеспечить обнаружение движущихся объектов в указанном диапазоне значений их параметров с вероятностью не менее 0.95%,

9 Определять параметры не более 10-ти движущихся объектов одновременно находящихся в поле зрения датчика ИИС,

10 Производить измерения указанных параметров каждого из движущихся объектов не менее 2-х раз в секунду,

11 Поддерживаться в функциональном состоянии с помощью ремонтных и регламентных работ

Проведенный сравнительный анализ и классификация методов ОПДО (рисунок 2) показал, что телевизионный метод с использованием принципов стереоскопии является наилучшим для построения информационно-измерительной системы определения параметров движущихся объектов Он полностью отвечает предложенным требованиям к разрабатываемой системе и обладает неоспоримым преимуществом в сравнении с другими методами -позволяет получать наибольшее число параметров движущегося объекта во время обработки видеосигнала - размера, скорости и направления перемещения, принадлежности к какому либо классу и т д.

Особо необходимо отметить, что применение телевизионного метода в стереоскопических СОТ для задачи определения параметров движущихся объектов, позволяет отказаться от использования дополнительных датчиков и линий связи

шшШ/Л

опд<Г]

Телевизионный

„ --

По кол-зу используемых при обработке ТК

Моно

Стерео

Микроволновый

По методу анализа ^^информацииУ^

Анализ частоты отражённого сигнала

Анализ амплитуды отражённого сигнала

Ультразвуковой

Комбинированный

Пироэлектрический

По методу анализа /-''информации

Анализ частоты отражённого сигнала

Анализ амплитуды отражённого сигнала

По методу анализа

Активные

Пассивные

Рисунок 2 - Классификация методов ОПДО

Результаты исследований методов выделения и локализации объектов на последовательности изображений показали, что временные методы обеспечивают достаточно качественное решение задачи выделения объектов в сложных условиях при неподвижном датчике изображения, в том числе при «зашумлении» изображений. С точки зрения требований к ИИС и вычислительных затрат, эффективность таких методов значительно выше, чем у методов, использующих только априорную информацию о пространственных характеристиках фона и объекта. Основываясь на этом, де лается вывод, что временные методы являются оптимальными для задачи выделения и локализации движущихся объектов, решаемой в данной диссертационной работе.

Проведённый анализ методов совмещения изображений выделенных объектов на стереопаре показал, что оптимальных результатов можно ожидать от использования корреляционного метода отождествления в совокупности с методом, опирающегося на предварительный раздельный анализ изображений стереопары. Это позволит с высокой точностью провести совмещение изображений и сократить объём вычислений, за счёт определения предполагаемых зон поиска.

Во втором разделе разработана математическая модель определения параметров движущихся объектов, которая представляет собой совокупность моделей отдельных процессов ОПДО.

Разработана математическая модель адаптивной фильтрации изображения, связывающая параметры адаптивного фильтра с изображением, пэлучаемым на выходе.

В основу модели положено, что искажения изображения обусловлены исключительно наличием аддитивного шума, с условно нормальным распределением и нулевым математическим ожиданием.

s(x,y) = u(x,y) + T](x,y),

где х -1, К; y = l,L,KnL- размеры изображения по горизонтали и вертикали, и(х,у) - исходное изображение, т](х,у)- аддитивный шум; s(x,y) - получаемое искажённое шумами изображение.

Задача фильтрации состоит в построении некоторого приближения и'{х,у) исходного изображения по заданному искаженному изображению s(x,y) и некоторой информации относительно аддитивного шума т]{х,у)

Предложенный фильтр действует в окрестности Sxy Его отклик в некоторой точке (х,у), которая является центром этой окрестности, задаётся следующим выражением.

и'(х,у) = s(x,y) - S* !S;[s{x,y) -mL),

где - дисперсия шума, превращающего исходное изображение и(х, у) в искаженное изображение s(x,y), - локальная дисперсия по значениям в окрестности S^, mL - локальное среднее в окрестности S^.

Разработана математическая модель выделения и локализации движущихся объектов, которая воспроизводит математически процесс обработки изображений и отображает связь входных параметров с получаемым на выходе множеством областей, содержащих движущиеся объекты.

Задача выделения объектов на изображении заключается в нахождении оценки г(х,у) на основе восстановленного изображения и'(х,у) Для этого для всего изображения создается поточечная модель наблюдаемой сцены с использованием смеси нормальных распределений

d{x,y) = YWp(x,y)N(x,y,tip,52p), (1)

/>=1

где Wp(x,y) - вес точки с координатами (х,у), N(x,y,jup)Sp)-

функция одномерной нормально распределённой случайной величины Каждому слагаемому в сумме соответствует процесс в точке сцены, который характеризуется параметрами нормального распределения и коэффициентом использования процесса Wp

Оценка среднего значения случайной величины fxt, и дисперсии Sj М,(х,у) = (1 - (х,У) + а,и\х,у),

5¡{x,y) = (1 - a2)SlXx,y) + а2(и'(х,у) - /ф,у))2,

где /л,_х, - оценка случайной величины и дисперсии процесса,

а, = 0,1 и аг- ОД - параметры, регулирующие скорость изменения значений

С поступлением каждого нового кадра и'(х,у) модель обновляется, и каждая точка классифицируется как фоновая или, как точка объекта

г(х,у) = \

[ 0, иначе

где в - порог из интервала (0,1), Wrm(x,y) - вес текущего процесса

точки.

Для уменьшения ошибок осуществляется медианная фильтрация

r\x,y) - tned{r(x,y)} Для последующей локализации выделенных объектов, полученное изображение 7'{х,у) определяется, как множество R точек (х.у). Последнее

разбивается на непересекающиеся подмножества Gk

V(x,><)eG¿ 3(x\y)eGk |x-x*j<l, \у-у'\<1, и'{х,у) = и\х\у), и на пересекаюпщеся множества G*k прямоугольной формы Gk с: G¡, V(x',y ) в G¡ е Gk,(x2,y2) eGk:x' = хх,у = у2

Дополнительно вводятся множество точек Rx, где (x,y)eR и'(х,у) = 1 и подмножества GM, t = 1 г (где г - число

подмножеств), как Gk с Gf , к =1 s (где s - число подмножеств Gk в подмножестве G,M ), при этом

Щх>у) е Gf е G¡t ,{х2,у2) GG¡2, х = хиу = у2,

VG\,Gl,kx*k2 3 {x,y)^Gf (x,y) e G¿( ,(л:,у) e G*ki ,k e [l,sj Множество точек {x,y) e R] разбивается на максимально возможное число прямоугольных подмножеств Gf так, чтобы они не пересекались, из

которых выбираются те, что, имеют наибольшие площади либо самих областей, либо фигур, образованных точками ( х, у ) е R ' VS, е R1 ВG? а YM • nG —» max, где S, -прямоугольная область, образованная множеством точек Gf;

nG - число точек (х, у) е Gf : и'(х,у) = 1; YM = {G(M - фактормножество.

Множество найденных прямоугольные областей 5, является результатом операции выделения и локализации движущихся объектов на изображении

S = {5,}= {max(F^)j= {таф^,}

Разработана математическая модель определения диспарантности соответствующих точек изображений объектов на стереопаре Для отождествления изображений выделенных динамических объектов на каждом из кадров с помощью совмещения вычисляется оценка их соответствия При этом в качестве характерных признаков изображения используется его площадь, а критерием качества выступает коэффициент корреляции:

Fequ = arg max R(k, l),

m,n

где Su,S2j - г и j изображения объектов, заключённых в прямоугольные области (И), на левом и правом кадре стереопары, R(k,l) -функция корреляции; к = l,m; I = 1, и ;т * п- зона поиска.

Пространственные сдвиги (диспарантность) точек изображений , и S2 j динамических объектов соответственно по осиХи по оси Г вычисляются как

mÄSu,S2j)4Xi еСт (3)

[ -1, иначе,

т (5, ) = {И если F*JSK,>S2j>r»oP

5 'J [ -1, иначе.

где гпор - порог, величина которого определяется задаваемой

доверительной вероятностью принятия решения о сходстве изображений

Разработана математическая модель определения пространственных координат точек объектов, которая отображает связь диспарантности точек

изображений объектов с их пространственными координатами В диссертационной работе выбран случай, когда оптические оси каналов стереосистемы расположены параллельно В этом случае обеспечивается минимальное искажение геометрии снимаемых объектов В результате проведенных расчетов были получены следующие аналитические соотношения для определения координат точки в пространстве X -Вт!р, У -пВ!р, г = ВПр, где В - базисное расстояние, F - фокусное расстояние, т -горизонтальный сдвиг, п - вертикальный сдвиг, р - горизонтальный параллакс, который вычисляется из выражения (3)

Разработана математическая модель определения параметров объектов, связывающая пространственные координаты множества точек объектов с их основными параметрами

Размер динамического объекта Б, по горизонтали м>, вертикали А и глубине к определяется соответственно как

= тах{х) - тт{х}, /г = тах{г}-тт{г},

к = тах^} - тт{г}

4 геЛ1, 1

За расстояние 5 до объекта принимается наименьшее значение пространственной координаты 2 объекта

з = тт{2} (5)

г€5,

Средняя скорость перемещения объекта вычисляется как

^ ^перемещения ^перемещения '

где 1пе„тия = т](Х2-Х1)2+(У2-У1)г + (г2~г1)2 - значение смещения центральной точки параллелепипеда, охватывающего движущийся объект, за время t

* перемещения

В третьем разделе приводится структурная схема стереоскопической ИИС ОПДО, выделяются основные этапы определения параметров движущихся объектов их последовательность и взаимосвязь друг с другом, разрабатываются новые методы и алгоритмы для ОПДО, проводится их экспериментальная оценка, исследуются основные параметры ИИС

Структурная схема стереоскопической ИИС ОПДО приведена на рисунке 3 Она состоит из стереоскопического датчика изображения СДИ, содержащего две идентичные друг другу телевизионных камеры ТК1, ТК 2 и генератор синхроимпульсов ГСИ, линий связи ЛС для передачи данных к блоку обработки информации (БОИ) Последний включает в себя блок АЦП с двумя некоммутируемыми входами, преобразующего получаемые

изображения в цифровую форму и электронно-вычислительной машины ЭВМ, в которой осуществляется обработка поступающей информации. В блоке АЦП содержатся такие элементы как аналого-цифровые преобразователи АЦП, блоки выделения синхроимпульса БВСИ, контроллеры КНТ, и оперативные запоминающие устройства ОЗУ. Обмен данными между блоком АЦП и ЭВМ осуществляется по шине PCI. Объект исследования, размером w^h^k, расположен перед датчиком изображений на расстоянии L и движется со скоростью V. Оптические оси телевизионных камер параллельны и разнесены друг от друга в горизонтальной плоскости на расстояние В.

Результат измерений:

- раз «ер объекта *хЬхк'р

- расстояние до объекта I.,

- скорость движения объекта V.

Рисунок 3 - Структурная схема стереоскопической ИИС ОПДО

Разработан метод и алгоритм (рисунок 4) адаптивной фильтрации. Отличительной особенностью предложенного метода является динамическая оценка дисперсии шума на изображении. Для этого производится вычитание предыдущего изображения из текущего, после чего на результирующем изображении последовательным сканированием находится квадратное окно с наименьшей дисперсией сигнала:

(те ж? 2

1=1 У=1

где з(х,у) - значение яркости точки изображения с координатами (х,у); М , - математическое ожидание сигнала в окне; - размер стороны окна.

Оценка предложенного метода проводилась путём наложения на тестовое незашумленное изображение искусственного шума, после чего осуществлялась адаптивная фильтрация полученного изображения с последующим его сравнением с помощью метрики РвИЯ

Проведённые эксперименты показали, что метод обеспечивает высокое качество фильтрации в большом диапазоне зашумлённости исходного изображения.

Разработан метод и алгоритм (рисунок 5) выделения и локализации движущихся объектов, который предполагает моделирование каждой точки изображения с помощью смеси нормально распределённых случайных величин, в соответствии с моделью (1) Предложенный метод в условиях динамического заднего плана позволяет адаптироваться к его повторяющимся движениям за счёт

сопоставления каждой точки сразу несколько процессов К медленным изменениям

освещения метод способен адаптироваться благодаря существующей системе оценки параметров - значения случайной величины ¡л, и

Рисунок 4 - Схема алгоритма фильтрации

дисперсии о в модели (2). К быстрым изменениям освещения адаптация щюисходит так же, как и адаптация к изменениям заднего плана

Для экспериментальной проверки предложенного метода была исследована зависимость вероятности правильного выделения и вероятности ложного выделения от порога классификации в при среднем значении отношения сигнал/шум 35 <1В Исследование проводилось с видеорядом продолжительностью порядка 200 кадров Результаты эксперимента показали, что предложенный метод позволяет получить достаточно высокую

вероятность правильного выделения при небольшой вероятности ложного выделения

объектов

Разработан алгоритм определения пространственных параметров движущихся объектов, который позволяет по девяти точкам отсчета вычислять расстояние до объекта, его действительные размеры, скорость и направление движения

Размеры движущегося объекта определяются как размеры параллелепипеда, в который он заключен, из выражения (4) Средняя скорость перемещения и расстояние до объекта определяется соответственно из выражений (6) и (5) Траектория движения объекта определяется последовательностью изменения координат точки, находящейся в центре прямоугольника, охватывающего движущийся объект

Исследованы основные параметры функционирования стереоскопической ИИС Получены соответствующие аналитические зависимости, которые позволяют оценить их значения

Время, затраченное на обработку одного стереоизображения, Тобр определяется как-

Т =Т +Т 4-Г

обр ввод пред парам'

где Гввод - время, затрачиваемое на ввод стереоизображения в ЭВМ, ТЩКД - время предварительной обработки стереоизображения, Гпарам - время

определения пространственных параметров объекта

Максимальная и минимальная дальность обнаруживаемого объекта стереоскопическим датчиком ИИС определяются выражениями.

г _ г "о . ° Т _ Г ,гоггк

1ШП ТХГ ^. ' щах Т77 ттг '

К

где В - базисное расстояние между телевизионными камерами, Жт -размер рабочей поверхности ФПМ ПЗС, Жк - число элементов в кадре изображения, Жр - число элементов ФПМ ПЗС, приходящихся на

изображение наблюдаемого объекта; УГ0 - линейный размер наблюдаемого объекта по горизонтали, а - угол поля зрения на объект

Минимальное значение скорости движущегося объекта ограничено выбором управляющего параметра при обновлении веса 1Ур(х,у) точки модели фона Максимальное значение определяется как

где Ягкр=1¥ПЗС Ы / — В - ширина картинной плоскости совместной области видимости ТК, I - временной интервал между двумя последовательными кадрами изображений, 11^ГПЗС - размер оптической проекции объекта на поверхности ПЗС матрицы ТК.

В четвертом разделе диссертации приводятся особенности конструктивного исполнения стереоскопического датчика изображений, выполняется анализ метрологических характеристик разработанной ИИС, приводится оригинальная методика экспериментального исследования стереоскопической системы ОПДО, проводится тестирование разработанной системы в соответствии с предложенной методикой

В результате анализа метрологических характеристик установлено, что методическая погрешность определения параметров объектов обусловлена случайной погрешностью определения координат точек (/и, и) на плоских изображениях, которая является следствием несовершенства методики

представления цифровых изображений в ЭВМ Атгм = Л2

усо£ а ;

А а! и

Апм =

/Л

ч соэ2 а у

А а2, где / - фокусное расстояние, а - угол проекции

данной точки на плоскость ПЗС, - коэффициент преобразования

метрического значения в количество элементов матрицы ПЗС, Аат и Аап -приращение угла проекции точки объекта по горизонтали и вертикали на плоскость ПЗС, при котором не меняются ее координаты на изображении в ЭВМ.

В свою очередь это является причиной возникновения случайной погрешности определения линейного параллакса Аргм =4А/и^ и

пространственных координат точек

¿Я

"Ар,, ВГ

Г А Л2

А пи

/

72 А72 =

т-2 _ Г™ Арм

М " { в/2

в/ )

V

/

\2

Сделан вывод, что на точность вычисления координат влияют ошибки соответствующих параметров пропорционально расстоянию X до объекта

Получены аналитические соотношения для относительной методической погрешности определения размеров объекта по вертикали к, горизонтали и глубине к

5м{™) = ^АХгитш+АХ2МшвЫ, ¿м(!г) = л1АГ^+АУ*~/к,

¿м(к) = т]лг2Мшх+А22Мт1П/к

Была проведена оценка относительной методической погрешности определения средней скорости движущегося объекта

Аои _ л/АХгт + АХ2Ш + Д1* + АУ2М2 + Мгт + Щ

2

мг

° ^(х2~Х{)1+{у2-ух)г+(2г-2х)1

Относительная методическая погрешность измерения расстояния до движущегося объекта определяется точностью вычисления координаты X

5 5

Главными составляющими инструментальной погрешности определения параметров объектов являются инструментальная погрешность АЦП, а также неточность определения базисного расстояния, неточность измерения и несовпадение параметров ТК датчика изображений

В ходе анализа источников инструментальной погрешности АЦП получено выражение для определения относительной погрешности

5И {АЦП) = ААЦПИ (п)/хт(п) = АК/К + Ах0/хт (и)+Ахн/Хвх (и),

где К - номинальный, а К - фактический коэффициент передачи сигнального тракта; Лх0, Ахн • приведённые ко входу значения смещения нуля и погрешности нелинейности, (и) - значение входного сигнала

Неточностью определения фокусного расстояния каждой из телевизионных камер Д/^ и Ари стереоскопического датчика, его несовпадение А/и Ф Ьри, отсутствие совмещения главной точки изображения ТК с координатами (х0,у0) приводит к возникновению погрешностей т f /уи + т'-/-А/;1-т2-х0-т'2 х'0 2 Г ЧР

2 f-tgk!cosfi

Л / -ч - m(- f 44 - m • х0) - m'{ f - Л/; - tri ■ x'J °И\Р)— ,2/ t ч

Поскольку обе составляющие погрешности оказывают общее влияние на точность вычисления координат, то суммарная погрешность

8и{т) = 4дги{т) + 5ги{АЦП), Зи(п) = л1з2и(п) + д2(ЛЦП),

Учитывая выше сказанное, систематическая погрешность вычисления пространственных координат точек

т• 5М(т) т(р 5и(р)) 2 тАВи „

/ Bp Bf

д у n(P $ и (P)) Z2 пАВи

f Bp Bf '

f Bf В

Тогда выражения для абсолютной инструментальной погрешности определения размеров движущегося объекта можно записать как

А™и=(Р $н(Р) Z-f-AB„) (m^-m^yZ/Bf2, *hK=(p £,00 г-/ ЬВи) Си»-я«)

-р 8И (р) I Bf - АВИ / i?)- (Zmax - Zmin)

Относительная инструментальная погрешность вычисления размеров движущегося объекта

¿„(w^AX^ -Д8и(И) = АГИт-АГИяш/к,

5„(k) = AZ„ - AZ„ /к

И \ / // шах ^^Япип

Относительная инструментальная погрешность определения средней скорости движения объекта

* (и) = л/СА^п-А^)2 +(АУЯ2 - АУЙ1)2 + (AZga - AZg,)2

Относительная инструментальная погрешность определения расстояния-

Ау„ AZ„

и —irzLK.

5 3

В работе рассмотрена результирующая погрешность определения параметров объектов, предложены рекомендации по ее уменьшению

¿я^) = ^(™))2+(Зм(ч>))2, 8Р(К) = л[(8и(к))2 + (8м(к))2\ 8Р(к) = ^(8и(к))2 + (8м(к))2, 8Р(о) = ^8и(и))1+{8м(и))2,

Для соответствия диапазону измерений параметров движущихся объектов и точности, указанных в требованиях к информационно-измерительной системе, фокусное расстояние для телевизионных камер стереоскопического датчика изображений составите / = 10мм, базисное расстояние В = 0,3 м.

На основе проведенного анализа метрологических характеристик ИИС, была дана аналитическая оценка максимальной погрешности определения основных параметров движущихся объектов (Таблица I) Расчет был проведён для объекта, движущегося со скоростью 0,2 м/с, размером 0,3 x0,3 x0,3м, на максимально допустимом расстоянии от датчика изображений —10 м

Полученная максимальная результирующая погрешность по каждому из измеряемых параметров не превосходит 15% от значения величины измеряемого параметра, что полностью отвечает требованиям к ИИС ОПДО.

Та(¡лица 1. Метрологические характеристики ИИС ОПДО

Параметр \ Погрешность А, ¿м ¿я <5,

Координата X 0,019 м 0,051 м 0,79% 2,12% 2,2%

Координата У 0,015 м 0,043 м 0,80% 2,39% 2,5%

Координата 2 0,007 м 0,075 м 0,06% 0,73% 0,7%

Размер по горизонтали м> 0,026 м 0,002 м 8,67% 0,66% 8,7%

Р;1змер по вертикали к 0,021 м 0,001 м 7,0% 0,33% 7%

Р;1змер по глубине к 0,009 м 0,006 м 3,0% 2,0% 3,6%

Скорость и 0,03 м/с 0,007 м/с 15,0% 3,50% 15%

Р асстояние до объекта 5 0,007 м 0,075 м 0,06% 0,73% 0,7%

Проведено экспериментальное исследование стереоскопической ИИС ОПДО в соответствии с разработанной методикой. В ходе проведения эксперимента была оценена пространственная (рисунок 6) и контрастная чувствительность ИИС для разных значений Р8№1.

Размер объекта, %

Рисунок 6 - Пространственная чувствительность ИИС

Сделан вывод, что ИИС соответствует требованиям по обеспечению трзбуемого уровня вероятности обнаружения движущихся объектов при соотношении сигнал шум на изображении не менее 35 сШ.

Была проведена экспериментальная проверка точности определения стереоскопической ИИС ОПДО размеров объекта, скорости движения и расстояния до него (рисунок 7).

- размер объекта по ггхноонтэли ■ размер объекта по вертикали размер объекта по гпубкне фактическое значение

\ У' V

/

Номер кадра, N

I —- Э*сле{*ч*ет»ытое 1 ] — Фактическое |

ч

12 1 16 1 20

Номер кадра, N

— Эксперименталы-се! — Фактическое |

2 < € 5 10 1? К 16 43 ЯО

Номер кадра, N

Рисунок 7 - Определение размеров, скорости и расстояния до объекта

т

Сделан вывод, что полученные экспериментальные данные измерения размеров объекта, скорости перемещения и расстояния до него с допустимой погрешностью соответствуют фактическим значениям, что подтверждает достоверность математической модели ОПДО и проведенных расчётов по оценки метрологических характеристик разработанной ИИС.

В результате проведения экспериментов получены временные затраты ИИС на определение пространственных параметров движущихся объектов в зависимости от их количества, одновременно находящихся в поле зрения датчика изображений. Максимальное время, затрачиваемое на измерение параметров объектов, составило 35 мс, что соответствует требованиям ИИС по быстродействию

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной задачи создания стереоскопической ИИС, позволяющей определять пространственные параметры движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени. Проанализированы существующие системы и методы определения параметров динамических объектов, сформулированы основные требования к ИИС ОПДО и обосновано применение телевизионного метода с использованием принципов стереоскопии для решения поставленной задачи Разработана математическая модель, алгоритмы и методы ОПДО. Предложена оригинальная методика тестирования стереоскопических ИСС ОПДО, с использованием которой было проведено экспериментальное исследование разработанной системы В работе получены следующие основные результаты.

1 В результате анализа систем ОПДО были определены их основные преимущественные характеристики, на основе этого сформулированы технические и эксплуатационные требования к разрабатываемой ИИС определения параметров движущихся объектов.

2 В результате сравнительного анализа методов определения параметров движущихся объектов было показано, что телевизионный метод с использованием принципов стереоскопии является оптимальным, с точки зрения соответствия сформулированным требованиям к системе и наличия ряда важных преимуществ перед другими методами, для построения ИИС ОПДО.

3 Разработана математическая модель определения параметров движущихся объектов, которая позволяет провести теоретическое исследование влияния различных параметров, как системы, так и

движущегося объекта на вероятность обнаружения и точность определения его параметров

4 Разработаны новые методы и алгоритмы для задачи определения пространственных параметров движущихся объектов, а также получены соотношения для оценки основных параметров стереоскопической ИИС ОПДО

5 Выполнена оценка метрологических характеристик разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО, в частности рассмотрены методическая, инструментальная и результирующая погрешность определения параметров движущихся объектов Разработаны рекомендации по уменьшению результирующей погрешности

6 Предложена оригинальная методика проведения экспериментального исследования, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры стереоскопических ИИС определения параметров движущихся объектов без использования каких-либо дополнительных аппаратных или программных средств На ее основе проведено экспериментальное исследование разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1 Заботин, И. Н. Расчёт координат наблюдаемой точки в пространстве [Текст] / И H Заботин, Ф Ф Буканов // Вестник Самар гос техн ун-та Сер. Технические науки - Самара, 2007 -№1 (19) - С 72-76

2. Заботин, И. Н. Метод и алгоритм выделения движущихся объектов на последовательности цифровых изображений [Текст] / И H Заботин // Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» - Самара, 2007 - С 32-36.

3 Заботин, И. Н. Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации цифровых изображений [Текст] / И H Заботин// Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» - Самара, 2007 -С 36-39

4 Заботин, И. Н. Детекторы движения в стереоскопических системах охранного теленаблюдения [Текст] / И Н. Заботин // Труды Всероссийской научно-технической конференция «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму Теория и практика использования аппаратно-программных средств» - Самара, 2007 - С 133-135

Заботив, И. EL 3D видеодетекгор движения в охранных системах видеонаблюдения [Текст] / И. Н Заботин, Ф Ф Буканов // Материалы XLV Международной научно-практической конференции «Научно-технический прогресс» Информационные технологии -Новосибирск,2007 -С. 84-86

Заботин, И. Н. Интегрированные системы безопасности структура, определения, преимущества [Текст] / И Н Заботин, Ф Ф Буканов, И. А Раков // Труды Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму Теория и практика использования аппаратно-программных средств» - Самара, 2007. -С 54-67

Заботин, И. Н. Автоматизированный поиск сопряжённых точек в системах компьютерного стереозрения [Текст] / И Н Заботин, Ф Ф. Буканов // Труды ХШ Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» - Томск Изд-во ТПУ, 2007. -Т2 -С 337-339

«Nucleus» программа управления интегрированной системой безопасности [Текст] . Свидетельство РосАПО об официальной регистрации программы для ЭВМ / Заботин И Н., Костров А В, Подсекин И А, Бережной П А, Кишалов В Н, Осипов А В , Корноухов В В , Юрьев Д Ю - №2006612395, от 10 05 2006.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212 217 03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол « № 27 » от « 24 » декабря 2007 г )

Заказ № 1033 Тираж 100 экз Отпечатано на ризографе Самарский государственный технический университет Отдел типографии и оперативной печати 443100, г Самара, ул Молодогвардейская, 244

Список условных обозначений и терминов

Введение

1 Анализ методов и систем определения параметров движущихся объектов

1.1 Анализ систем.определения параметров движущихся объектов

1.2 Требования к ИИС определения параметров движущихся объектов

1.3 Анализ методов определения параметров движущихся объектов

1.3.1 Пироэлектрический метод

1.3.2 Ультразвуковой метод

1.3.3 Микроволновый метод

1.3.4 Телевизионный-метод

1.3.5 Комбинированный метод ' 34 1.4-Анализ методов выделения и локализации движущихся объектов на основе обработки последовательности изображений

1.4.1 Пространственные методы

1.4.2 Временные методы

1.4.3 Пространственно-временные методы 41' 1.5 Анализ методов совмещения изображений объектов на стереопаре 42 Выводы к первому разделу

2 Разработка математической модели определения параметров движущихся объектов

2.1 Математическая модель адаптивной фильтрации изображений

2.2 Математическая модель выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений

2.3 Математическая модель определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

2.4 Математическая модель определения пространственных координат точек объектов

2.5 Математическая модель определения параметров объектов

Выводы ко второму разделу

3 Разработка стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

3.1 Структурная схема стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

3.2 Методы и алгоритмы определения параметров движущихся объектов

3.2.1 Основные этапы определения параметров движущихся объектов

3.2.2 Пространственно-временной метод адаптивной фильтрации изображений

3.2.3 Метод выделения и локализации движущихся объектов

3.2.4 Метод определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

3.2.5 Алгоритм»адаптивной фильтрации изображений

3.2.6 Алгоритм выделения и локализации движущихся объектов 101'

3.2.7 Алгоритм определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

3.2.8 Алгоритм определения пространственных параметров движущихся объектов

3.3 Исследование основных параметров стереоскопической-информационно-измерительной системы определения параметров движущихся объектов в пространстве

3.3.1 Оценка временных затрат на обработку информации

3.3.2 Оценка параметров допустимой дальности и скорости обнаруживаемого объекта 114 Выводы к третьему разделу

4 Экспериментальное исследование стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов 118 4.1 Особенности конструкции стереоскопического датчика изображений

4.2 Анализ метрологических характеристик стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

4.2.1 Анализ методической погрешности определения параметров движущихся объектов

4.2.2 Анализ инструментальной погрешности определения параметров движущихся объектов

4.2.3 Оценка результирующей погрешности определения параметров движущихся объектов

4.3 Методика проведения экспериментального исследования

4.4 Проведение экспериментальных исследований 144 Выводы к четвёртому разделу 152 Заключение 154 Список использованных источников 157: Приложения 168 Приложение А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 168 Приложение Б. Акт о внедрении результатов диссертационной работы

СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ

Аббревиатуры и сокращения опдо Определение параметров движущихся объектов сот Система охранного телевидения од Обнаружитель движения тк Телевизионная камера тсо Техническое средство охраны иис Информационно-измерительная система

ФЦО Фоно-целевая обстановка чэ Чувствительный элемент

30 Зона обнаружения ик Инфракрасный

БОС Блок обработки сигнала

МФ Медианный фильтр

ФПМПЗС Фотоприемная матрица приборов с зарядовой связью

АЦП Аналогово-цифровой преобразователь

ЭВМ Электронно-вычислительная машина

АПК Аппаратно-программный комплекс

PSNR Пиковое отношение сигнал-шум

В настоящее время в различных отраслях промышленности широкое практическое применение находят системы определения параметров движущихся объектов (ОПДО), например, при контроле качества изделий в производственных процессах, построении траектории движущихся объектов, при,проведении испытаний и так далее. Особый исследовательский интерес представляет их использование в комплексах обеспечения, безопасности промышленных объектов.в составе систем-охранного телевидения (GOT) в качестве обнаружителя движения (ОД) — устройства, формирующего сигнал извещения при обнаружении изменений, обусловленных движением (появлением) цели на сцене [23].

Bt общем случае СОТ включает в себя телевизионную камеру (ТК) с объективом, видеомонитор,- видеонакопитель, источник электропитания и соединительные линии [34]. При этом решаются.следующие типовые задачи:

• Оперативное наблюдение за' охраняемой территорией, зданием и помещениями — обнаружение нарушителя возложено на оператора;

• Оценка сигнала* тревоги - телекамера используется совместно с техническим средством охраны (ТСО) для подтверждения? факта срабатывания* последнего;

• Документирование событий на объекте - материал видеоархивов может оказаться полезным в качестве доказательной- базы при-расследовании несанкционированных действий.

Это самые простые функции системы охранного телевидения, требующие присутствия человека-оператора и/или постоянной записи. И, как показывает практика, их не достаточно для эффективной работы СОТ и комплекса безопасности объекта в целом:

Одна из причин - человеческий фактор. В большинстве случаев операторы СОТ перегружены данными, которые они не могут эффективно контролировать. Эксперименты показали, после 12 минут непрерывного наблюдения среднестатистический оператор начинает пропускать до 45% изменений, которые происходят в кадре. После 22 минут этот показатель возрастает до 95% [72, 73]. Кроме того, если системы наблюдения включают множество телекамер, то оператор уделяет слишком мало внимания каждой из них. Это обстоятельство является одной из главных причин, почему в составе СОТ, дополнительно используют системы ОПДО. В этом случае телевидение берет на себя функцию автоматической оценки обстановки; что снижает влияние человеческого фактора и значительно повышает эффективность работы всего комплекса безопасности объекта. Так, например, режим записи по сигналу от системы ОПДО позволяет увеличить суммарное время регистрации и сохранить при этом качество'архивируемого изображения. Последнее, при анализе видеоархива, играет огромную роль — на стоп - кадре часто1 приходиться рассматривать мелкие детали (лица, предметы- и т.п.). Для этого, при цифровой обработке, применяютсят специализированные алгоритмы увеличения размеров и повышения контраста мелких деталей, которые дают лучшие результаты при большем разрешении изображения и меньшей степени его компрессии. Другое преимущество заключается в том, что система ОПДО позволяет снизить требования к количеству сотрудников*системы безопасности или уменьшить нагрузку на каждого из них. Так при наличии нескольких телекамер, наблюдение приходится вести за каждой из них по очереди, это требует большой- сосредоточенности и внимательности от оператора, чтобы не пропустить какое—либо событие. Система ОПДО самостоятельно определяет тревожные ситуации и оповещает об этом оператора, которому остаётся принять, необходимые и адекватные ситуации меры. В интегрированных системах безопасности (ИСБ) существует возможность выполнения ряда действий по сигналу от системы ОПДО автоматически [А6, 18].

Следует подчеркнуть, что практически для всех случаев применения систем ОПДО в составе СОТ, классифицировать большинство движущихся объектов как цель или фон затруднительно, так как в зависимости от задачи, решаемой системой ОПДО, один и тот же объект может быть как фоном, так и целью. Например, автомобиль - фон, мешающий обнаружению человека-нарушителя и этот же автомобиль — цель для систем, устанавливаемых на транспортных контрольно-пропускных пунктах. Поэтому при выделении реальной цели из фоно-целевой обстановки (ФЦО) большое значение имеет точное определение системой как можно большего числа параметров движущегося объекта для их сравнения с заданными.

В настоящее время в промышленности получили развитие различные методы определения параметров движущихся объектов [63], в том числе ультразвуковые, микроволновые, пироэлектрические и прочие. Наиболее-развивающимся является телевизионный метод, который заключается в обработке данных от датчика изображения, например телевизионной камеры, специальными алгоритмами для выявления в нём признака движения объекта и получения его параметров.

Вместе с тем проблема применения методов определения параметров движущихся объектов остаётся актуальной. В частности, несмотря на явные преимущества, в большинстве источников по системам безопасности [25, 40, 43, 33, 17, 49], телевизионные системы ОПДО фигурируют только как вспомогательное средство, без упоминания о функции обнаружения. Основная причина этого - низкое качество существующих систем.

Современный этап развития телевизионных систем ОПДО' и СОТ характеризуется преимущественным применением двумерных систем визуализации и обработки изображений. Как следствие селекция по линейным размерам не отражает соотношение истинных размеров регистрируемых целей. И мелкое животное и человек на экране могут оказаться одних размеров и отличить их друг от друга можно в том случае, если каждому из них добавить ещё один параметр дальность. Более того, некоторые задачи, связанные с анализом изображений не могут быть решены или решаются с существенной потерей времени и качества без использования пространственных характеристик объекта. Плоская проекция не является реальным отображением действительности. Недостатками этого являются: реагирование на объекты, пересекающие зону обнаружения на переднем и заднем плане, и невозможность отстройки от фона. А, как правило, даже самое сложное программное обеспечение не исключает ложных срабатываний на движущийся фон или объекты.

Таким образом, построение эффективных систем ОПДО требует оперировать трехмерной информацией и обрабатывать её в реальном масштабе времени с целью определения пространственных параметров движущихся объектов. Одним из способов получения информации о глубине регистрируемой сцены, является применение принципов стереоскопического телевидения. В этом случае в качестве датчика изображения выступают две идентичные по характеристикам телевизионные камеры, которые удалены друг от друга на определённое расстояние.

Подобная система позволяет добиться качественно новых результатов по определению параметров движущихся объектов. Достоверность обнаружения объектов в условиях сложной фоно-целевой обстановки (ФЦО), полученная при обработке стереоизображения, многократно превышает достоверность, которую в принципе можно достигнуть в двумерных системах. Это определяется возможностью извлекать точную информацию о положении и поведении объекта в пространстве — действительные размеры, расстояние до объекта, направление и скорость его перемещения, в том числе при изменениях вектора перемещения. Кроме того, информация о глубине сцены, позволяет определять зону обнаружения в виде объёмных фигур. Так, например, на объекте вдоль ограждения, можно выделить объемные зоны, которые будут реагировать на приближение к ограде, и в тоже время беспрепятственно пропускать персонал через контрольно-пропускной пункт. Помимо этого открываются новые возможности по опознаванию объектов и их классификации. Если образцы, с которыми необходимо сравнивать движущийся объект, - трёхмерные, то сравнение выполняется точнее, хотя при этом возрастает и объём затраченных на это вычислительных ресурсов. Из трёхмерной модели объекта можно получить больше признаков, что позволяет более точно проводить классификацию объекта [А5].

Стереоскопические системы ОПДО для СОТ только начинают появляться на рынке систем безопасности, и информация в литературе о них носит преимущественно рекламный характер. Основными недостатками известных систем являются малое быстродействие и недостаточная точность измерения параметров движущихся объектов. Малое быстродействие обусловлено большой вычислительной сложностью используемых алгоритмов обнаружения объектов и определения их параметров, что не позволяет на практике строить системы, функционирующие в реальном времени. Недостаточная точность измерений приводит к некорректному определению размера объекта, его скорости, его классификации - всё это в свою очередь является предпосылкой к ложным извещениям системы.

В связи с выше сказанным разработка стереоскопической информационно-измерительной системы (ИСС) для определения параметров движущихся объектов с высокой точностью и в реальном масштабе времени представляется весьма актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов и создание на их основе стереоскопической информационно-измерительной системы, обеспечивающей определение пространственных параметров движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени.

Объектом исследований в работе является процесс обработки и «понимания» изображений стереоскопических телевизионных камер для промышленных отраслей.

Предметом исследований являются методы и алгоритмы обнаружения и определения параметров движущихся объектов в условиях сложной фоно-целевой обстановки, в реальном масштабе времени.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи исследования:

1. Анализ существующих методов и систем определения параметров движущихся объектов в пространстве;

2. Формулирование основных требований к разрабатываемой ИИ С и обоснование выбора телевизионного метода ОПДО;

3. Анализ методов выделения и локализации движущихся объектов на основе обработки последовательности изображений;

4. Анализ методов совмещения изображений выделенных объектов на стереопаре;

5. Разработка математической модели определения параметров движущихся объектов;

6. Разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов;

7. Оценка основных параметров стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов;

8. Исследование методических и инструментальных погрешностей, а также рассмотрение их влияния на результирующую погрешность определения параметров движущихся объектов;

9. Создание методики тестирования стереоскопических систем определения параметров движущихся объектов;

10.Экспериментальное исследование разработанной стереоскопической ИИС ОПДО на основе предложенной методики тестирования систем ОПДО.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: основы теории измерений, методы системного- анализа, обработки информации, методы линейной алгебры, аналитической геометрии, математического моделирования, аппарат математического анализа и теории погрешностей.

Научная новизна проведённых в диссертационной^ работе исследований заключается в следующем:

1. Разработан метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений, который позволяет адаптироваться к повторяющимся изменениям заднего плана и освещения за счёт моделирования каждой точки изображения с помощью смеси нормально распределённых случайных величин;

2. Разработан метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений, отличительной < особенностью которого является динамическая оценка полной дисперсии шума на изображении;

3. Разработана математическая модель определения параметров движущихся объектов в условиях сложной структуры фона, которая представляет собой совокупность моделей основных процессов ОПДО в созданной стереоскопической ИИС и позволяет оценить вероятность обнаружения, а также точность измерения'параметров движущихся объектов;

4. Предложена методика экспериментального исследования стереоскопических ИИС определения параметров движущихся объектов, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры систем, и не требует наличия дополнительных аппаратных и программных средств.

Обоснованность результатов диссертационной работы, полученных с использованием признанных научных положений и апробированных методов исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата и согласованностью результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов подтверждается хорошим согласованием теоретических данных, полученных с помощью математического моделирования, и научных выводов.

Практическая ценность:

1. Разработанная математическая модель определения параметров движущихся объектов позволяет создавать инженерные методики? для расчёта основных характеристик стереоскопической, информационно-измерительной системы;

2. Разработанная- стереоскопическая информационно-измерительная система ОПДО' позволяет организовать независимый рубеж контроля; в системах безопасности* промышленных объектов,- что подтверждают полученные результаты экспериментальных исследований;

3. Внедрение разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО повышает вероятность правильного обнаружения- движущихся объектов- за счёт измерения с высокой точностью их трёх основных параметров — размера, скорости перемещения и расстояния до объекта. Что позволяет улучшить, темг самым, характеристики системы безопасности промышленного объекта;

4. Результаты исследования диссертационной работы могут послужить основой для развития новых систем по определению параметров движущихся объектов.

Практическая ценность подтверждена актом внедрения результатов диссертации. Программное обеспечение АПК «Nucleus» и АПК «Бастион», в которых были использованы полученные результаты, установлено в нескольких десятках организаций и предприятий Самарской области, Москвы и других регионах России.

На защиту выносятся:

- Результаты анализа методов и систем определения параметров движущихся объектов;

- Математическая модель определения параметров движущихся объектов;

- Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений;

- Метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений;

- Результаты экспериментального исследования стереоскопической информационно-измерительной .системы, определения параметров движущихся объектов.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы, научные и практические результаты докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях, в том числе на XIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (Томск, 2007), XLV Международной научно-практической конференции «Научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратно-программных средств» (Самара, 2007), Всероссийской межвузовской научно-практической конференции

Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2007).

Личный вклад. Основные теоретические и практические результаты, содержащиеся в диссертационной работе и публикациях, получены автором самостоятельно и под руководством научного руководителя.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано восемь печатных работ. Список опубликованных работ приведён в заключении.

Структура и краткое содержание диссертации:

Диссертация состоит из основной части и^ приложения, содержит 168 страниц основного текста; 38 рисунков; список литературы из 89 именований. Основная часть содержит введение, четыре раздела, заключение, список использованных источников. Приложение содержит акт внедрения и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Выводы к четвёртому разделу

1. В результате рассмотрения особенностей конструктивного исполнения стереоскопического датчика установлено, что конструкция датчика позволяет устанавливать сменные объективы, получая при этом различные углы обзора, а также то, что базисное расстояние фиксировано и составляет 300 мм. При этом разрешающая способность телевизионных камер, используемых в конструкции датчика, составляет 550-600 ТВ линий;

2. Проведён анализ методической погрешности определения параметров движущихся объектов, обусловленной погрешностью вычисления горизонтального параллакса и пространственных координат их точек;

3. Выявлена закономерность снижения методической погрешности, определения координаты Z точки* объекта в- зависимости от величины базисного расстояния: С увеличением базисного расстояния погрешность определения координаты Z точки объекта уменьшается;

41 Проведён анализ инструментальной погрешности определения параметров движущихся- объектов, основными составляющими которой' являются погрешность подсистемы ввода блока аналого-цифрового преобразования, погрешность определения базисного расстояния- и погрешность, вызванная несоответствием и неточным измерением параметров стереоскопического датчика изображений;

5. Рассмотрена результирующая погрешность определения параметров движущихся1 объектов, разработанной ИИС, предложены, рекомендации по её уменьшению;

6., Приведены результаты экспериментальных исследований информационно-измерительной системы определения параметров-движущихся объектов, выполненных в соответствии с разработанной методикой. Полученные данные с допустимой погрешностью соответствуют фактическим значениям пространственных параметров движущихся объектов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной задачи создания стереоскопической ИИС, позволяющей определять пространственные параметры движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени. Проанализированы существующие системы и методы определения параметров динамических объектов, сформулированы основные требования к ИИС ОПДО и обосновано применение телевизионного метода с использованием принципов стереоскопии для решения поставленной задачи. Разработана математическая модель, алгоритмы и методы ОПДО. Предложена оригинальная методика тестирования стереоскопических ИСС ОПДО, с использованием которой было проведено экспериментальное исследование разработанной системы.

В работе получены следующие основные результаты:

1. В результате анализа систем ОПДО были определены их основные преимущественные характеристики, на основе этого сформулированы технические и эксплуатационные требования к разрабатываемой ИИС определения параметров движущихся объектов;

2. В результате сравнительного анализа методов ОПДО было показано, что телевизионный метод с использованием принципов стереоскопии является оптимальным, с точки зрения соответствия сформулированным требованиям к системе и наличия ряда важных преимуществ перед другими методами, для построения ИИС ОПДО;

3. Разработана математическая модель ОПДО, которая позволяет провести теоретическое исследование влияния различных параметров, как системы, так и движущегося объекта на вероятность обнаружения и точность определения его параметров;

4. Разработаны новые методы и алгоритмы для задачи определения пространственных параметров движущихся объектов, а также получены соотношения для оценки основных параметров стереоскопической ИИС ОПДО;

5. Выполнена оценка метрологических характеристик разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО, в частности рассмотрены методическая, инструментальная и результирующая погрешность определения параметров движущихся объектов. Разработаны рекомендации по уменьшению результирующей погрешности;

6. Предложена оригинальная методика проведения экспериментального исследования, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры стереоскопических ИИС ОПДО без использования каких-либо дополнительных аппаратных или программных средств. На её основе проведено экспериментальное исследование разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы.

Содержание диссертации отражено в1 следующих публикациях: А1. Заботин, И. Hi Расчёт координат наблюдаемой точки в пространстве [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. - Самара, 2007. - №1 (19). - С. 72-76. А2. Заботин, И. Н. Метод и алгоритм выделения движущихся объектов на последовательности цифровых изображений [Текст] / И. Н. Заботин // Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». - Самара, 2007. - С. 32-36. A3. Заботин, И. Н. Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации цифровых изображений [Текст] / И. Н. Заботин// Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». - Самара, 2007. - С. 36-39.

А4. Заботин, И: Н; Детекторы движения в стереоскопических системах охранного теленаблюдения [Текст] / И. Н. Заботин // Труды Всероссийской научно-технической конференция «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратно-программных средств». - Самара, 2007. - С. 33-36.

А5. Заботин, И: Н. 3D видеодетектор движения в охранных системах видеонаблюдения: [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Материалы XLV Международной научно-практической конференции: «Научно-технический прогресс»: Информационные технологии. - Новосибирск^ 2007. - С. 84-86.

А6. Заботищ И; Н. Интегрированные системы безопасности: структура, определения, преимущества [Текст] / И. Н. Заботин; Ф. Ф. Буканов, И. А. Раков // Труды Всероссийской научно-технической' конференции «Актуальные проблемы; информационной безопасности при противодействии криминалу и* терроризму. Теория; и практика? использования аппаратно-программных средств». - Самара, 2007. - С. 36-40.

А7. Заботин, И. Н. Автоматизированный поиск сопряжённых точек в системах компьютерного стереозрения [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Труды XIII Международной; научно-практической; конференции студентов, аспирантов и. молодых ученых «Современные техника и технологии». - Томск: Изд-во ТПУ, 2007. - Т.2. - С. 337-339.

А8. «Nucleus» программа управления интегрированной системой, безопасности [Текст] : Свидетельство РосАПО об официальной? регистрации программы для ЭВМ / Заботин И. Н., Костров А. В., Подсекин Й. А., Бережной П. А., Кишалов В. Н., Осипов А.В., Корноухов В.В:, Юрьев Д.Ю. - №2006612395; от 10.05.2006.

1. Абламейко, С. В. Обработка изображений: технологии, методы, применение Текст. / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский. Минск, 1999.-291 с. : ил. ; 23 см. - ISBN 985-6453-21-6.

2. Абрамов, В. В. Реконструкция трёхмерных поверхностей по двум проекциям при отслеживании камерой заданной точки сцены Текст. / В. В. Абрамов, В. С. Киричук и др. // Автометрия. 1998-№ 5 - С. 3.

3. Аммерал, Л. Принципы программирования в машинной графике Текст. / Л. Аммерал ; перевод с англ. В. А. Львова. М. : Сол Систем, 1992. - 224 с.: ил.; 20 см. - ISBN 5-85316-001-Х.

4. Андреев, С. П. ИК-пассивные датчики охранной сигнализации Текст. / С. П. Андреев // Специальная Техника. 1998. - № 1.

5. Андреев, С. П. Комбинированные датчики охранной сигнализации Текст. / С. П. Андреев // Специальная Техника. 1998. - № 2. - С. 18-23.

6. Анисимов, Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений Текст. : учеб. пособие для вузов / Б. В. Анисимов, В. Д. Курганов, В. К. Злобин. М. : Высш. шк., 1983. - 295 с. : ил. ; 22 см.

7. Балашов, В. Н. Математическое моделирование технических систем Текст. : учеб. пособие / В. Н. Балашов. М. : Моск. гос. ин-т электроники и математики, 2002. - 103 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 5-23016356-9 (в обл.).

8. Балякин, И. А. Приборы с переносом заряда в радиотехнических устройствах обработки информации Текст. / И. А. Балякин, Ю. М. Егоров, В. А. Родзивилов. М. : Радио и связь, 1987. - 172,1. с. : ил. ; 22 см.

9. Барсуков, В. С. Безопасность: технологии, средства, услуги Текст. : Технологии бизнеса / Вячеслав Сергеевич Барсуков. — М. : КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001. 489 с. : ил.; табл.; 24 см. - ISBN 5-93378-017-0.

10. Бутаков, Е. А. Обработка изображений на ЭВМ Текст. / Е. А. Бутаков, В. И. Островский, И. JI. Фадеев. М. : Радио и связь, 1987. — 240 с. : ил.; 22 см.

11. Вайнцвайг, М. Н. Установление поточечного соответствия изображений Текст. / М. Н. Вайнцвайг, М. П.Полякова // Тез. докл. 2-й Всероссийская с участием стран СНГ конф. РОАИ-2-95. — Ульяновск, 1995. С. 62-64.

12. Валюс, Н. А. Стереоскопия и её применение Текст. / Н! А. Валюс, JL.

13. B. Савицкая, В. В. Кондашевский и др. ; под ред. Б. А. Аничкина, И. Г. Виницкого. Саратов : Изд-во Сарат. ун-та, 1989. - 244,1. с. : ил. ; 20 см. - Авт. указаны на 3-й с. - ISBN 5-292-00398-0.

14. Васьков, С. Т. Релаксационный метод поиска сопряженных точек в стереоизображениях Текст. / С. Т. Васьков, С. В. Михляев // Труды V международной конференции РОАИ-5-2000. Самара, 2000. - ч. 2.1. C. 232 -236.

15. Введение в контурный-анализ Текст. : прил. к обраб. изображений и сигналов / Фурман Я. А. и др.; под ред. Я. А. Фурманам 2. изд., испр. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2003 - 588 с. : ил., табл. ; 22 см. - ISBN 5-92210374-1 (в пер.).

16. Введенский, Б. С. Оборудование для охраны периметров * Текст. / Б: С. Введенский. М. : Мир безопасности, 2002. - 112 с: : ил.;;26 см. ,

17. Вишняков, С. М. Интегрированные системы охраны., Некоторые вопросы разработки технических требований Текст.; / G. М. Вишняков; // Системы безопасности, связи?: и телекоммуникаций. -1999.-№6.-С. 20-23.

18. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов Текст. : учеб: пособие 2-е изд., перераб. и доп. / А. С. Глинченко. — Красноярск.: ИПЦ КГТУ., 2005. 482 с. : ил., табл.; 23 см.

19. Гонеев, Р. М. Математические модели в задачах обработки сигналов Текст. / Р. М. Гонеев. М.: Горячая линия - Телеком-. 20021 - 83 с.: ил.; 21 см.-ISBN 5-93517-084-1.

20. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс; перевод с англ. П: А. Чочиа. — М. : Техносфера, 2005. 1072 с. ил., табл.; 26 см. - ISBN 5-94836-028-8.

21. ГОСТ Р 51558-2000. Системы охранные телевизионные: Общие технические требования и методы испытаний Текст. Введ. 200006 -01. М: : Изд-во стандартов, 2000. - 32 с. : ил.; 29 см.

22. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах Текст. : учеб. / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых идр. Новосибирск: НГТУ, 2002. - 351 с. : ил., табл. ; 22 см. - Авт. указаны на обороте тит. л. - ISBN 5-7782-0330-6.

23. Дамьяновски, Владо CCTV. Библия охранного телевидения Текст. / Владо Дамьяновски. М. : ООО "ИСС", 2002. - 343 с. : ил. ; 29 см. -ISBN 5-87049-260-2.

24. Евченко, А. И. OpenGL и DirectX. Программирование графики Текст. / А. И. Евченко. Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2006. - 349 с. : ил. ; 24 см. - ISBN 5-469-01240-9 (В пер.).

25. Звежинский, С. С. Периметровые маскируемые магнитометрические средства обнаружения. Текст. / С. С. Звежинский, А. И. Ларин // Специальная Техника. -2001. № 4.

26. Звежинский, С. С. Проблема выбора периметровых средств обнаружения Текст. / С. С. Звежинский // БДИ : Безопасность, достоверность, информация. 2002. - № 4. — С. 23-25.

27. Звежинский, С. С. Быстроразвёртываемые средства обнаружения и системы охранной сигнализации Текст. / С. С. Звежинский // Специальная Техника. —2003. № 5. - С. 12—18.

28. Звежинский, С. С. Охранные системы быстрого реагирования Текст. / С. С. Звежинский // БДИ : Безопасность, достоверность, информация. -2003. май-июнь - С. 58-61.

29. Звежинский, С. С. Периметровые маскируемые сейсмические средства обнаружения Текст. / С. С. Звежинский // Специальная Техника. -2004. № 3. - С. 26-37.

30. Иванов, И. В. Охрана периметров Текст. / И. В. Иванов. -2-е изд. -М. : Паритет Граф, 2000. -196 с. : ил., табл. ; 26 см. -На тит. л. и обл. : 2. -ISBN 5-7852-0054-6.

31. Ковалев, М. С. Системы охранного телевидения: выбор, организация работы Текст. : учеб.-метод. пособие МП 400. ТК. 002-2002 / М. С. Ковалев, Ф. А. Шакиров. 3. изд., перераб. и доп. - М. : ТАКИР, 2002. -112с.: ил., табл.; 20 см.

32. Кожевников, Ю. В. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. : учеб. пособие для студентов вузов / Ю. В. Кожевников. М. : Машиностроение, 2002. - 414 с. : ил., табл. ; 21 см. -ISBN 5-217-03129-8.

33. Краснощёкое, П. С. Принципы построения моделей Текст. / П. С. Краснощеков, А. А. Петров. М. : Изд-во МГУ, 1983. - 264 с. : ил. ; 21 см.

34. Крашенинников, В. Р. Адаптивные алгоритмы совмещения изображений Текст. / В. Р. Крашенинников, А. Г. Ташлинский // Тез. докл. междунар. конф. ОИДИ 90. - Новосибирск, 1990. - С. 138-139.

35. Куликовский, К. JI. Методы и средства измерений Текст. : учеб. пособие для вузов / К. JI. Куликовский, В. Я. Купер. М. : Энергоатомиздат, 1986. - 447 с.: ил.; 21 см.

36. Лабутин, С. А. Статистические модели и методы в измерительных задачах Текст. : Монография / С.А. Лабутин, М.В. Пугин; м-во образования Рос. Федерации. Нижегор. гос. техн. ун-т. Н. Новгород, 2000. - 115 с. : ил., табл. ; 21 см. - ISBN 5-93272-043-3.

37. Лаврус, В. С. Охранные системы Текст. : информационное издание / B.C. Лаврус. К. : Наука и техника, 1995. - 48 с. : ил.; 22 см.

38. Ладенко, И. С. Логические методы построения математических моделей Текст. : Опыт формализации в систем, анализевоспроизводства труд. Ресурсов / И. С. Ладенко. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1980. - 192 е.; 20 см.

39. Ларин, А. И. Быстроразвертываемые охранные системы Текст. / А. И. Ларин // Специальная техника. 2000. - № 4. - С. 10-15.

40. Магауенов, Р. Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения Текст. : учеб. пособие для вузов / Рауль Габиденович Магауенов. -М. : Горячая линия —Телеком, 2004. 367 с. : ил.; 22 см. - ISBN 5935171473.

41. Маркин, Н. С. Основы теории обработки результатов измерений Текст. : учеб. пособие для сред. спец. учеб. / Н. С. Маркин. М. : Изд-во стандартов, 1991. -173, [2] с. : ил. ; 22 см. - ISBN 5-7050-0222-X (В пер.).

42. Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов Текст. / Д. Марр ; перевод с англ. М. : Радио и связь, 1987. -297 с. : ил.; 23 см.

43. Назаров, Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели Текст. : учеб. пособие для студентов вузов / Hi Г. Назаров. -М. : Выс. шк., 2002. 347, 1. с. : ил., табл. ; 21 см. - ISBN 5-06004070-4.

44. Новопашенный, Г. Н. Информационно-измерительные системы измерений Текст. : учебное пособие для вызов / Г. Н. Новопашенный. М. : Высш. школа, 1977. - 208 с. : ил.; 22 см.

45. Передреев, Л. К. Электронные системы обеспечения безопасности Текст. : учеб. Пособие / А.К. Передреев. Йошкар-Ола : МарГТУ, 2001.- 116 с. .: ил.; 20 см.-ISBN 5-8158-0131-3.

46. Пресс, Ф. П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью Текст. / Феликс Павлович Пресс. М. : Радио и связь, 1991. - 261 с. : ил.; 22 см. - ISBN 5-256-00855-2 (В пер.).

47. Прэтт, Уильям. Цифровая обработка изображений Текст. : в 2-х кн. / У. Прэтт ; пер. с.англ; под ред. Д. С. Лебедева. М. : Мир, 1982: - 2 кн. - 790 с.: ил.; 22 см.

48. Раннев, Г. Г. Методы и средства измерений Текст.;: учебник для студентов вузов / Г. F. Раннев, А. П. Тарасенко. 3-е изд., стер. - М. : Академия, 2006. - 330, 1. с. : ил. ; 22 см. - ISBN 5-7695-3280-7 (В пер.).

49. Рапопорт, Э. Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределенными параметрами Текст. : учеб. пособие для студентов вузов У Э; Я. Рапопорт. М. : Высш. шк., 2003. - 298 с. : ил., табл.; 21 см. - ISBN 5-06-004694-Х (в пер.).

50. Руцков, М. Видеодетекторы взгляд изнутри Текст. / М. Руцков. // Системы безопасности . - 2003, - февраль-март. - С. 23-28.

51. Садыков, С.С. Цифровая обработка и анализ изображений Текст. / С. С. Садыков. / Ташкент: Кибернетика, 1992. - 193 с. : ил., табл.; 22см.

52. Самарский, А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры Текст. / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. 2. изд., испр. -М. : Физматлит, 2002. - 316, [4] с. : ил.; 22 см. - ISBN 5-9221-0120-Х.

53. Семерий, О. С. Метод максимальных площадей для выделения движущихся объектов по серии изображений Текст. / О. С. Семерий // тез. докл. ВНТК «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности-98» Таганрог, 1999. — С. 26-31.

54. Система видеонаблюдения Электронный ресурс. : системная интеграция. — Электрон, дан. Н.Новгород., [ 199—]. — Режим доступа: www.at.nnov.ru/system int/video/index.php, свободный.

55. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений Текст. : учеб. пособие для студентов / М. В. Гашников, В. А. Сойфер и др.; под ред. В. А. Сойфера. М. : Физматлит, 2001. - 780 с. : ил., табл.; 24 см. - ISBN 5-9221-0180-3.

56. Ультразвуковые датчики Электронный ресурс. : электронные системы охраны. — Электрон, дан. М., [199-]. — Режим доступа: http://www.phreaking.ru/showpage.php?pageid=53703, свободный.

57. Уокер, Ф. Электронные системы охраны Текст. / Ф. Уокер ; пер. с англ. — М. : За и против, 1991. 288 с. : ил.; 23 см.

58. Форсайт, Дэвид. Компьютерное зрение: Соврем, подход Текст. / Дэвид Форсайт, Жан Понс. М. [и др.] : Вильяме, 2004. - 926 с. : ил.; 24 см. - ISBN 5-8459-0542-7.

59. Хорн, Бертольд Клаус Поль. Зрение роботов Текст. / Б. К. П. Хорн; пер. с англ. Бродской И. М. и др.; под ред. Кугушева Е. И., Садова Ю.

60. А. М. : Мир, 1989. - 487 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 5-03-000570-6 (В пер.).

61. Цифровые и компьютерные системы видеонаблюдения, сегодня и будущее Электронный ресурс. — Электрон, дан. — М., [199—]. — Режим доступа: http://www.doc-sec.ru/second.html-id=l 124266584.html, свободный.

62. Шмаков, П. В. Стереотелевидение Текст. : чёрно-белое и цветное / П. В. Шмаков, К. Т. Колин, В. Е. Джакония ; под ред. П. В. Шмакова. — М. : Связь, 1968. -207 с. ил., табл.; 22 см.

63. Якушенков, Ю. Г. Теория и расчёт оптико-электронных приборов Текст. : учеб. для студентов вузов / Ю. Г. Якушенков. 4. изд., перераб. и доп. - М. : Логос, 1999. - 478 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 588439-035-1.

64. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы Текст. : учеб. пособие для вузов / В. В. Яншин. М. : Машиностроение, 1995. - 111 с. : ил.; 21 см. - ISBN 5-217-02625-1.

65. Acharya, Т. Image Processing: Principles and Applications Text. / T. Acharya, A. K. Ray. Hoboken, NJ: Wiley, 2005. - 448 pp. - ISBN 9780-471-71998-4.

66. Alexandre, F. Adaptive color background modeling for real-time segmentation of video streams Text. / F. Alexandre, M. Gerald // Proc. of International on Imaging Science, System and Technology. 1999. - pp. 227-232.

67. Donald, С. H. M. Job competencies required for effective CCTV operation Text. / С. H. M. Donald // Electronic Security Systems SA. -1997. -№3. -pp. 43-44.

68. Donald, С. H. M. The Impact of human factors in CCTV Text. / С. H. M. Donald // Hi-Tech Security Systems SA. 1997. - № 3. - pp. 54-62.

69. Dowman, I. J. Automating image registration and absolute orientation: solutions and problems Text. / I. J. Dowman // Photogrammetric Record. 1998.-Vol. 16, No. 91.-pp. 5-18.

70. Faugeras, O. D. The calibration problem for stereo Text. / O. D. Faugeras, G. Toscani // Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. 1986. - June. - pp. 15-20.

71. Focken, D. Towards vision-based 3D people tracking in a smart room Text. / D. Focken, R. Stiefelhagen // Proc. IEEE Int. Conf. on Multimodal Interfaces. 2002. - pp. 400-405.

72. Fonseca, L. M. G. Registration techniques for multisensor remotely sensed imagery Text. / L. M. G. Fonseca, B. S. Manjunath // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -1996. Vol. 62, No. 9. -pp. 1049-1056.

73. Gabrani, M. Surface-based matching using elastic transformation Text. / M. Gabrani, O. J. Tretiak // Pattern Recognition 1999. - Vol. 32. - pp. 87-97.

74. Jahne, B. Digital Image processing Text. / B. Jahne. 6th, revised and extended edition. — Springer, Berlin, Germany, 2005. - 607 pp.

75. Javed, O. A hierarchical approach to robust background subtraction using color and gradient information Text. / O. Javed, K. Shafique, M. Shah // Proceedings of IEEE Workshops on Motion and Video Computing (MOTION '02) . 2002. - pp. 22-27.

76. Lagunovsky, D. Straight-line-primitive extraction in grey-scale object recognition Text. / D. Lagunovsky, S. Ablameyko // Pattern Recognition Letters.-1999.-Vol. 20, No. 10.-pp. 1005-1014.

77. Mustafa, A. Y. Optimum template selection for image registration using ICMM Text. / A. Y. Mustafa // In Proceedings of 9th British Machine Vision Conference. 1998. - pp. 287-296.

78. Prati, A. Shadow detection algorithms for traffic flow analysis: a comparative study Text. / A. Prati, I. Mikic, C. Grana and other // Proceedings of IEEE Intelligent Transportation Systems Conference. — 2001.-pp. 340-345.

79. Salvi, J. A Comparative Review of Camera Calibrating Accuracy Evaluation Text. / J. Salvi, X. Armangu, J. Batlle // Proceedings of 5th Ibero-American Symposium on Pattern Recognition. 2000. - pp. 1617— 1635.

80. Seul, M. Practical algorithms for image analysis description, examples, and code Text. / M. Seul, L. O'Gorman, M. J. Sammon. UK, Cambridge : Press Syndicate of the University of Cambridge, 2000. - 295 pp. - ISBN 0-521-66065-3.

81. Stauffer, CI Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking Text. / C. Stauffer, E. Grimson // IEEE Trans, on PAMI. 2000. - Vol. 22,No. 8.-pp. 747-757.

82. Stewart, С. V. Robust parameter estimation in computer vision Text. / C. V. Stewart // SIAM Reviews. 1999. - Vol. 41, No. 3. -pp. 513-537.

83. Tsai, R. Y. An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3-D Machine Vision Text. / R. Y. Tsai // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 1986. - pp. 364-374.

84. Weng, J. Camera Calibration with Distortion Models and Accuracy Evaluation Text. / J. Weng, P. Cohen, M. Herniou // IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence. 1992. -Vol. 14, No. 10. -pp. 965-980.