Розвиток

it-is-it

Розробка мобільної системи відеоспостереження за станом доріг та придорожніх територій

Пропонується створити мобільну систему відеоспостереження, елементи якої (камери, датчики просторових координат, гіроскопи, контрольно-обчислювальний блок, пристрої передачі тощо) будуть встановлюватися на громадському та муніципальному транспорті і здійснюватимуть обробку відеоінформації в режимі реального часу для зменшення обсягу переданих даних. Для цього можуть бути використані методи селективного сприйняття відеоінформації, методи і засоби швидкої ідентифікації ознак об'єктів та їх пошуку за цими ознаками, методи паралельної та конвеєрної обробки відеоінформації, методи визначення рухомих об'єктів та їх параметрів.

Метою роботи є створення системи збору відеоданих про дорожню та придорожню обстановку, а також стан громадського транспорту: міського, регіонального або національного масштабу для більш ефективного виявлення злочинів і терористичних актів, що сталися в зонах відеоспостереження.

Сфера застосування запропонованої системи - міський та приміський транспорт, який фіксує відеозображення дорожньої та придорожньої обстановки в заданий проміжок часу, а також обстановку всередині громадського транспортного засобу (ТЗ) з прив'язкою до часу та місця зйомки.

Існують перспективи значного розширення функцій відеосистеми для розпізнавання автомобільних номерів, облич людей, небезпечних ситуацій тощо.

Для ідентифікації номерних знаків OpenALPR використовує алгоритми OpenCV, зокрема алгоритми Кенні та Хаффа для розпізнавання ліній. Для виділення контурів об'єктів використовується алгоритм HOG. Для пошуку об'єкта номерного знаку використовуються каскади Хоара та метод Віоли-Джонса.

Tesseract OCR - це програма для розпізнавання тексту, яка дозволяє конвертувати графічне зображення символу в еквівалентний йому текстовий формат. Програма підтримує багато мов розпізнавання (включаючи англійську та українську) і багато текстових форматів (включаючи UTF-8). Отриманий графічний об'єкт "номерний знак" передається цій програмі, яка перетворює його в послідовність символів UTF-8.

Основні функції обробки графічних даних (фільтр Гауса, алгоритм Кані тощо) були запозичені з OpenCV, тоді як визначення фіксованого проміжку між буквами та словами, розділення та класифікація символів, розпізнавання букв та слів базувалися на алгоритмах Tesseract.

Для реалізації алгоритму та застосування відеозапису і розпізнавання облич були використані функції бібліотеки OpenCV, а також спеціально навчені каскади Хоара з використанням методу Віоли-Джонса. В цілому, використання мобільних систем такого типу дозволить розширити зону відеоспостереження в містах і за їх межами та зменшити витрати на впровадження систем відеофіксації на дорогах. Система також дозволить виявляти і контролювати скупчення людей в різних місцях, щоб запобігти загрозі терористичних атак і допомогти в розкритті можливих злочинів.

Ми очікуємо можливих запитів на розробку таких систем від виробників автопілотів для автомобілів. Проект реалізується у співпраці з Інститутом кібернетики Національної академії наук України.

Перспективним напрямком розвитку таких систем є створення автопілотів для автомобілів. Проект виконується у співпраці з Інститутом кібернетики Національної академії наук України.