Способы, модели и алгоритмы автоматизированной оценки состояния наземных подвижных групповых объектов

• Автор: Кошкин, Руслан Петрович
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 174 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
АНАЛИЗ УСЛОВИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МОНИТОРИНГОВОЙ СЕТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТОВ
1.1 Характеристика задач мониторинга угроз локальной безопасности в социальноэкономической сфере.
1.2 Характеристика высокомобильных групповых объектов и условия распознавания их состояния.
1.3 Оценка результативности существующих способов поиска групповых объектов на дорожной сети

1.4 Обобщенная структурнофункциональная организация автоматизиро

ванной системы слежения за состоянием ГО

Выводы.
2. РАЗРАБОТКА СПОСОБА И ДВУХЭТАПНОЙ ПРОЦЕДУРЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОПЕРАТИВНОВАЖНЫХ ОДИНОЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
2.1 Процедуры предварительной обработки и преобразования изображений одиночных объектов.
2.1.1 Выбор диапазона дальностей функционирования устройства распознавания телевизионных изображений и размеров анализируемого кадра
2.1.2 Выделение информативного для распознавания фрагмента контура боковой проекции одиночного объекта.
2.1.3 Определение диапазона изменений размеров и углов наклона силуэта объекта в кадре изображения.
2.2 Разработка моделей и устройств для распознавания по их изображениям в условиях неопределенности взаимного положения телевизионной камеры и объекта.
2.2.1 Синтез нейросетевого устройства распознавания оперативноважных одиночных объектов по фрагменту контура.
2.2.2 Модель одиночного объекта в признаковом пространстве моментов сплайна, интерполирующего верхнюю часть контура
2.3 Разработка способа и двухэтапной процедуры распознавания, инвариантных к условиям взаимного положения одиночного объекта и датчиков средства наблюдения.
2.3.1 Описание одиночного объекта в пространстве структурных признаков на основе функций доверия.
2.3.2 Двухэтапная процедура распознавания одиночных объектов, инвариантная к взаимному расположению объекта и датчиков средства наблюдения.
Выводы
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ
Ф РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТОВ
3.1 Исследование возможностей распознавания целевого назначения и состояния группового подвижного объекта в условиях его импликантного наблюдения средствами АРМС
3.2 Метод многоуровневого распознавания и оценки состояния группового объекта в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети
3.3 Разработка нечеткого описания группового объекта
3.4 Способ, алгоритм обнаружения колонны в общем потоке техники при
неполных априорных данных о параметрах ее движения
3.4.1 Способ, алгоритм обнаружения колонны в условиях изменения параметров ее движения.
3.4.2 Обнаружение колонны при прогнозировании параметров ее движения.
Выводы.
4. РАЗРАБОТКА СПОСОБА, АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ
РАЦИОНАЛЬНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МОНИТОРИНГОВОЙ СЕТИ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И СЛЕЖЕНИЯ ЗА
ГРУППОВЫМИ ОБЪЕКТАМИ.
4.1 Вопросы создания АРМС обнаружения и слежения за перемещением
ГО в районе поиска.
4.1.1 Анализ внешних факторов, влияющих на определение пространственной структуры АРМС.
4.1.2 Анализ пространственной структуры дорожных сетей в районе поиска
4.2 Способ, обобщенный алгоритм рационального размещения средств наблюдения АРМС для гарантированного обнаружения передислокации
4.3 Итерационный алгоритм расчета размещения средств наблюдения
т АРМС
4.4 Методика рационального размещения элементов АРМС на вероятных маршрутах движения ГО.
4.5 Способ прогнозирования направления движения ГО в условиях его
импликантного наблюдения средствами АРМС.
Выводы.
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДА, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ГО.
5.1 Экспериментальная проверка алгоритма и методики определения рациональной пространственной структуры АРМС для обнаружения ГО в районе поиска
5.2 Экспериментальная оценка процедуры определения направления движения ГО
5.3 Экспериментальная проверка моделей и алгоритмов распознавания ГО
в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети.
5.3.1 Экспериментальная оценка результативности предложенного способа обнаружения колонны наземной техники
5.3.2 Проверка достоверности распознавания целевого назначения ГО средствами АРМС
5.4 Оценка достоверности и оперативности обработки, доведения данных, получаемых в условиях применения АРМС.
5.4.1 Оценка достоверности распознавания одиночных объектов средствами из состава АРМС.
5.4.2 Оценка достоверности и оперативности добывания, обработки, доведения информации в условиях применения АРМС
5.5 Ориентировочная оценка создания и внедрения автоматизированной
распределенной мониторинговой сети
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
т СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ АКРГО автоматизированный комплекс распознавания групповых объектов.
АРМСГО автоматизированное рабочее место слежения за состоянием групповых объектов.
АСРОО автоматизированное средство распознавания одиночных объектов.
ГО групповой объект.
ГИБДД Г осу дарственная инспекция безопасности дорожного движения. ПУГ1П пункт управления поисковыми подразделениями.
НИОКР научноисследовательские и опытноконструкторские работы. ОВП оперативно важный пункт.
ОКНТ обнаружительклассификатор наземной техники.
ОО одиночный объект.
ЧС чрезвычайная ситуация
ПГО простой групповой объект.
ПСОД пункт сбора и обработки данных.
ПУ пункт управления.
ПП подвижный патруль.
МКГ мобильные криминальные группировки.
СТН средство телевизионного наблюдения.
АРМС автоматизированная распределенная мониторинговая сеть.
ОСА охранносигнализационная аппаратура.
РФ Российская Федерация.
тсн технические средства наблюдения.
ЕДЦС Единая дежурнодиспетчерская служба.
пго простой групповой объект.
тт тяжелая гусеничная техника.
тст техника средней тяжести.
лт легкая техника.
пп подвижные патрули.
лэп линии электропередач.
кцв компьютерные центры видеоконтроля.
ппс патрульнопостовая служба.
УАРК устройство автоматического обнаружения колонн составных частей ГО и определения их состава на базе анализа данных, поступающих от АСРОО.
ВВЕДЕНИЕ


Во втором разделе рассматриваются вопросы выбора, исследования признаковых пространств для разработки устройств и алгоритмов распознавания движущейся техники автотранспорта по телевизионным изображениям боковых проекций в условиях искажений их геометрических размеров, обусловленных неодназначностью взаимного расположения телевизионной камеры и объекта. Предложен способ, процедура, которые на основе данных о структуре объекта обеспечивают его распознавание, инвариантное к взаимному расположению в пространстве объекта и датчиков средств наблюдения АРМС, разработана обобщенная структура автоматизированного средства распознавания ОО средства наблюдения. В третьем разделе предложен метод многоуровневого распознавания целевого назначения ГО в условиях его импликантного наблюдения в движении по дорожной сети, учитывающий нечеткость в описании признаков на каждом иерархическом уровне. Предложены модели и разработаны алгоритмы для обнаружения, распознавания колонн ГО разного ранга в условиях неполных априорных данных о значениях их признаков. В четвертом разделе разработан способ и алгоритм определения рациональной пространственной структуры АРМС в интересах обнаружения и слежения за ГО в условиях априорной неопределенности в его местоположении и характере движения по дорожной сети, учитывающие особенности средств наблюдения из состава АРМС и базирующиеся на теориях графов, вероятностей. АРМС районе на основе знакового моделирования. Показана возможность автоматизации распознавания состояния ГО в указанных условиях. Проведена расчетным путем оценка оперативности и достоверности формирования данных в АРМС для оценки состояния ГО. Заключение содержит краткий обзор результатов исследований и практические рекомендации по их использованию при автоматизации ПУПП региона. Способ распознавания движущейся техники по данным от датчиков средств наблюдения на основе функций доверия, инвариантный к взаимному расположению в пространстве объекта и датчиков. Метод многоуровневого распознавания целевого назначения и состояния ГО в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети произвольной топологии. Способ и обобщенный алгоритм обнаружения ГО, базирующиеся на наблюдении за дорогами, входящими в минимальное сечение графа, отображающего всевозможные пути между оперативно важными пунктами. Автор выражает благодарность научному консультанту кандидату технических наук Д. А. Стребкову за помощь, оказанную при написании диссертации. В современном мире перед Россией встала неотложная задача, заключающаяся, прежде всего, в обеспечении национальной безопасности. Она диктуется наличием реально существующих угроз угрозы государству его целостности и независимости, угрозы обществу его демократическим институтам, угрозы личности ее правам и свободам , . Новое в современных угрозах это действительно новые, уже обозначенные сегодня, масштабы, средства и динамичность реализации этих угроз. Принято считать, что в настоящее время главные угрозы Российской Федерации исходят из внутригосударственного сегмента и, прежде всего, определяются социальноэкономическими аспектами 9, . Возникновение новых угроз и изменение их характера потребовали развития подходов к обеспечению национальной безопасности России и безопасности регионов. За последние годы в ряде вопросов управления социальноэкономическим развитием возрастает ответственность государственных и региональных органов власти субъектов РФ. В соответствии с законодательно закрепленной и практически реализуемой в РФ 9, методологией обеспечения национальной безопасности на уровне субъектов она определяется как обеспечение локальной региональной, местной безопасности. При этом под локальной безопасностью понимается защищенность социальных слоев и групп населения, предприятий и отдельных людей субъекта РФ от различного рода угроз во всех сферах общественной жизни 9, . Существующие в настоящее время задачи управления локальной безопасностью субъектов РФ связанные с необходимостью оперативного реагирования на угрозы возникновения чрезвычайных ситуаций ЧС в техногенной, природной, экономической, социальной, демографической и др.