Дата 23.06.2022
Наименование и содержание выполненных работ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕРФЕЙСА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Разработать прототип интерфейса ПО в MSVisio изобразить интерфейс всех окон
информационной системы
Итоговый интерфейс всех окон и функций ПО
Вывод: Я научился разрабатывать прототип интерфейса ПО в MS Visio изобразить интерфейс всех окон информационной системы.
Дата:23.06.2022 Разработка кода программного средства. Описание процесса разработки БД в SQL Server 1)Написал запрос на создание таблицы и сохранил его. 
2)Добавил данные клиентов и сайта. Создал таблицу и добавил запросы через них. 
Дата:24.06.2022 Разработка кода программного средства.
Цель: Описание процесса создания кода программы в MS Visual Studio
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА ОБРАБОТКИ ВИДЕОМАТЕРИАЛА АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВИДЕОСИСТЕМ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОКОНТЕНТА
1.1 Обзор систем видеоанализа объектов
видеоконтент обработка вычислительный средство
1.1.1 FaceInspector (ISS)
Программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий автоматическое выделение из "живого" видеопотока оптимальное изображение лица для распознавания, сохранения в базе данных и последующей идентификации в режиме реального времени.
Инновационная технология распознавания лиц обеспечивает высокую (не менее 80%) вероятность распознавания лиц, в том числе, при изменении физических характеристик лица: старении, появлении бороды и усов, изменении прически.
Отсутствие физического контакта с системой, распознавание лиц всех людей, попавших в поле зрения видеокамеры, работа с внешними базами данных и другие преимущества - аргумент для использования системы в местах массового скопления людей, на секретных и стратегически важных объектах.
Интеграция системы "Face-Инспектор" в единый комплекс безопасности для обеспечения необходимой реакции его компонент по результатам распознавания и идентификации - высокоэффективный способ обеспечения безопасности самых различных объектов.
Использование системы "Face-Инспектор" для видеоконтроля обеспечит в реальном времени регистрацию всех людей, прошедших через рубеж контроля, предоставление данных о присутствии разыскиваемых персон. Полученная информация будет необходима в случае совершения правонарушений, беспорядков, при поиске пропавших людей. Надежная работа в широком диапазоне условий освещенности, одновременное распознавание лиц многих людей в движении является дополнительным аргументом в пользу использования системы.
Правоохранительные органы могут эффективно использовать систему "Face-Инспектор" для идентификации террористов, преступников, нарушителей при интеграции с собственными базами данных. Система обеспечит мгновенное оповещение о нахождении разыскиваемых лиц на контролируемом объекте, а, следовательно, оперативное реагирование и принятие необходимых мер со стороны силовых структур.
Использование системы "Face-Инспектор" - высокотехнологичное решение задачи контроля миграционных процессов, борьбы с террористами, контрабандистами. Службы пограничного и паспортного контроля аэропортов, вокзалов, иммиграционные службы имеют все основания использовать систему для автоматического сравнения фотографии на документе с "живым" лицом, поиска и предоставления информации из собственных баз данных, формирования видеоархива прибывающих в страну.
Система "Face-Инспектор" является эффективным инструментом для предотвращения проникновения "нежелательных людей" на охраняемую территорию за счет идентификации допущенных лиц. По результатам бесконтактной регистрации лица, сравнения с изображениями из базы данных по "черному" или "белому" списку, полномочия личности на проход будут автоматически удостоверены. В случае регистрации человека, не имеющего прав доступа в определенное помещение или территорию, автоматически будет реализована заданная реакция системы контроля доступа, установленного охранного оборудования (блокирование дверей, включение сирены), а также оперативное оповещение соответствующих подразделений.
Система "Face-Инспектор" эффективна для автоматического контроля и ведения базы данных сотрудников и посетителей предприятий, банков, офисов: в архиве сохраняется и будет при необходимости мгновенно найдена информация о дате, времени, направлении прохода интересующего человека, видеокадр с изображением его лица.
2. ФОРМИРОВАНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К КОМПЛЕКСУ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АДАПТИВНОГО ВИДЕОКОНТРОЛЯ
2.1 Основные технические условия
В ходе анализа существующих решений установлено, что задачи обеспечения контроля не могут сводиться лишь к видеомониторингу объектов, а должны поддерживать и интеллектуальную обработку видеоданных, при которой роль человека (ЛПР) заключалась бы в принятии окончательного решения. Однако при простом видеомониторинге получаемые видеофрагменты не дают достаточную информацию для уверенной идентификации ситуации и принятий соответствующих решений. Основным фактором, сдерживающим внедрение систем удаленного мониторинга, является недостаточное качество их сетевой инфраструктуры. Несмотря на то, что видеоинформационные сети активно развиваются. Их пропускная способность не может в полной мере удовлетворить потребностям задач видеоконтроля (п. 1.2.), поскольку еще существуют ограничения по количеству кадров в секунду при одновременном использовании нескольких видеокамер на одном канале. Сжатие же изображения зачастую существенно снижает распознаваемость и идентификация присутствующих в кадре объектов во многих случаях становится невозможной, поэтому видеонаблюдение часто позиционируется как инструмент для анализа уже произошедших инцидентов, а не как средство их предотвращения. В определенной мере это происходит из-за того, что при передаче исходных избыточно-информативных аналоговых видеоданных на значительное расстояние неизбежно возникает наложение помех, что, в итоге, приводит к снижению исходной информативности видеоданных до уровня, недостаточного для проведения качественного анализа.
Принципиально невозможно рассматривать объединение полностью аналоговых систем в существенно крупную сеть удаленного видеоконтроля. Причины этого были рассмотрены, в их числе:
1) недостаточное качество изображения при передаче с аналоговых видеокамер в ряде случаев не позволяло идентифицировать объекты, например, объекта - человека;
2) аналоговая видеосистема является, по сути, пассивным устройством, она сама, практически, не выполняет других задач, кроме формирования видеоизображения, а дистанционное управление функциями панорамирования, наклона, масштабирования или изменения экспозиции требует громоздких и дорогостоящих дополнительных кабельных соединений;
3) большим ограничением для аналоговых видеосистем является отсутствие гибкости - любое изменение конфигурации требует перекладки коаксиальных или иных кабелей кабельной системы, а это довольно дорого и непрактично.
Обращаясь к результатам анализа систем, можно отметить, что при удаленном мониторинге объектов для системы видеонаблюдения целесообразно использовать интегрированные решения видеоверификации тревог, минимизирующих количество ложных оценок. В таком варианте работы видеосистемы передача сигналов о нештатных ситуациях в мониторинговый центр начинаются только после ее обработки группой средств интеллектуального анализа. Следовательно, в рассматриваемой системе целесообразно внедрять интеллектуальные механизмы обработки видеообразов непосредственно в устройствах их получения (в видеокамерах), что также способствует и разгрузке остальных вычислительных ресурсов комплекса. Информативный аналоговый сигнал на этом его уровне может быть корректно преобразован в дискретный без потери информативности (при соблюдении требования двойных отсчетов по теореме Котельникова) и передан средствам дальнейшей обработки в дискретной форме видеообраза (Od) с результатом уже выполненного анализа (ai(Od)) для последующего (Od + ai(Od)) следующими устройствами рисунка 2.1.
Рисунок 2.1 - Структура распределенного децентрализованного комплекса
Очевидно, что при корректной работе аппаратуры дискретный видеообраз не теряет своей информативности при последующих передачах для выполнения процедур анализа (Od + (Od)+...+ aq(Od)) образов, их сцен и ситуаций. Определенное снижение этого уровня произойдет лишь при сжатии дискретного видеообраза, что, таким образом, целесообразно делать на заключительных стадиях его анализа и при формировании соответствующих архивов, но с компенсацией учетом результатов предшествующих обработок: (ai(Od)+...+ aq(Od)).
Поэтому основным направлением совершенствования систем удаленного мониторинга является внедрение средств и процедур интеллектуальной обработки видеоконтента для автоматического анализа объектов и ситуаций на как можно более ранних стадиях получения видеоинформации.
2.2 Требования к программно-аппаратному комплексу анализа видеообразов
В настоящее время видеоаналитика являются необходимым требованием для всех систем безопасности, поэтому комплекс видеоанализа должен обладать:
1) поддержкой нетривиальных функций видеоаналитики;
2) мощным инструментарием автоматической обработки видеопотока - отбора и выделения из него данных, событий, объектов, представляющих интерес для контроля ситуации и выявления угроз безопасности;
3) эффективной аналитической обработкой данных, обеспечивающей идентификацию людей или обнаружении предметов, представляющих потенциальную угрозу;
4) автоматизированной обработкой и анализом видеоданных с дополнением видеоинформации данными от систем жизнеобеспечения, связи и пр., для повышения результативности системы;
5) интегрируемостью новых компонентов, поскольку новые задачи и появляющиеся угрозы вызывают необходимость постоянного развития, в первую очередь это касается добавления новых функций видеоаналитики как наиболее эффективного способа решения;
6) возможностью включения новых видов технических средств и увеличения количества уже установленного оборудования с учетом неизбежного со временем расширения комплекса, вызванного появлением магистралей, строительством инфраструктуры, и этот процесс должен быть относительно легко реализуем без перехода на новую программную платформу, фундаментальной переработки проекта, длительной настройки для работы в новой конфигурации;
7) новые средства жизнеобеспечения, технологического и охранного оборудования, информационные системы должны естественно включаться в состав функционирующей системы;
8) предотвращением несанкционированной работы с системой, изменения настроек оборудования, работы с данными для пользователей на всех уровнях посредством многоуровневого распределения прав доступа.
3. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМА РАБОТЫ АДАПТИВНОГО ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО КОМПЛЕКСА ВИЗУАЛЬНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ И ТРАЕКТОРИЙ ИХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ
3.1 Предметная область автоматизации
Разработка адаптивного децентрализованного программно-аппаратного комплекса автономного визуального определения объектов и их перемещений на основе систем преследует цели:
1) контроля за технологической дисциплиной для повышения качества работы организации, предприятия;
2) предотвращения несанкционированного прохода и проезда на контролируемую территорию;
3) контроля перемещения и поведения персонала, учет эффективности использования рабочего времени;
4) обеспечения безопасности персонала и контролируемой территории;
5) предотвращения хищений продукции и сырья с предприятия;
6) анализа перемещений и параметров (характера) перемещений (поведения) иных (транспортных и пр.) объектов наблюдения;
7) адаптации структуры средств анализа видеообразов комплекса к конкретной задача опознавания.
Объектами внимания системы видеоконтроля являются зоны возможных внешних и внутренних воздействий, периметры всех производственных и административных зданий, площадки хранения продукции, внутренние площади складских и административных помещений, проходные пункты.
3.2 Постановка задачи проектирования
Основной задачей дипломного проектирования является рассмотрение вопросов построения пространственно-распределенной аппаратно-программной алгоритмически децентрализованной структуры, способной поэтапно обрабатывать видеообразы, при необходимости, с возможностью автономного решения части задач до определенной глубины их проработки на локальных уровнях своей аппаратно-программной иерархии средств.
Таким образом, система должна представлять собой распределенную, частично гетерогенную, аналого-цифровую, структуру средств с рассредоточенным выполнением процедур с интеллектуальной обработкой видеоконтента, начиная от этапа работы «интеллектуальных» видеокамер, через уровень автономных видеорегистраторов и до уровня принятия общих результирующих решений центральными видеосерверными средствами.
Следовательно, требуется разработать гибкую структуру средств видеонаблюдения, совмещающую внешнее и внутреннее видеонаблюдение. Реализующих интеллектуальный анализ видеообразов, в том числе: идентификацию объектов заданного класса, определение объектов в их совокупности - сцене, определение и анализ динамики изменения контролируемых сцен, рассматриваемых как формирование конкретных ситуаций, при возможности ее адаптации к условиям выполнения конкретной задачи распознавания и анализа перемещения (пространственного поведения).
Так, например, комплекс должен реагировать на присутствие в зоне видеонаблюдения объектов заданного класса, как правило, людей, с распознаванием характерных черт этих объектов и производить анализ их действий, как правило, направлений и динамики перемещений, и их «поведения» в указанном смысле.
Таким образом, разрабатываемая структура системы должна быть ориентирована на анализ ситуаций в пространстве наблюдений при децентрализации обработки видеообразов с этапа формирования аналогового сиг нала видеокамерами с функциями интеллектуальной предобработки, до их завершающего анализа видеосерверами, реализующими соответствующие (ai) - алгоритмы обработки изображений из набора А.
Комплекс должен представлять собой распределенную структуру видеоанализа с децентрализацией и автономизацией процедур предобработки видео-информации при адаптации к условиям обработки конкретного видеоконтента посредством оптимизации объединения элементов ее структуры со свободными вычислительными ресурсами (видеосерверов ш из набора А) для эффективного решения конкретной текущей задачи опознавания.
Поскольку 1Р-видеомониторинг реализуется на базе открытых индустриальных 1Т-стандартов, то при этом существенно уменьшаются расходы на аппаратные средства и может быть использованы различные стандартные устройства для сетевой передачи сигналов, регистрации изображений и хранения видеоинформации. Использование в комплексе 1Р-сетей снижает расходы на создание кабельных коммуникаций и соединений, сводит к минимуму изменения на рабочих местах при установке 1Р-вндеомониторинга на действующем объекте и обеспечивает развертывании системы в более короткие сроки и с минимальными затратами. Расширение систем видеонаблюдения, построенных на основе 1Р - видеомониторинга, реализуется относительно просто, быстро, эффективно и с минимальными материальными затратами. Увеличение количества средств наблюдения или расширение объема памяти видеосерверов решается в минимальные сроки .
3.3 Обоснование выбора средств аппаратно-программных средств
Построение сложной видеосистемы подразумевает ее предварительное проектирование, при котором должны учитываться: планы охраняемых помещений и территорий, со схемами размещения технических средств проектируемой системы, описание технических решений, описание условий эксплуатации проектируемой системы, полную спецификацию технических средств проектируемой системы с указанием марок и моделей оборудования, техническое задание на проведение монтажных и пусконаладочных работ.
На основании результатов выполненного анализа, в качестве основы элементной базы для построения и комплексирования системы, выбраны аппаратно-программный комплекс TRASSIR , обеспечивающий решение задач идентификации образов, захвата видеоцелей и контроля траектории их перемещений. В результате исследования установлено, что внедрение видеонаблюдения с функциями интеллектуального анализа видеоданных, в том числе: распознавания транспортных средств, живых объектов, детекции их движения, определения оставленных предметов, контроля их перемещения.
В настоящее время является необходимым условием, и для се реализации требуется его комплексирование из существующей номенклатуры средств в аппаратно-программный комплекс с заданными свойствами, на основе выбранного элементного базиса DSSL. Па этом базисе возможна техническая реализация масштабных пространственных проемов, стабильное функционирование и решения задач любой сложности при использовании современного гетерогенного оборудования с рациональным сочетанием аналоговых и IP - технических характеристик. IP-решения DSSL TRASSIR отличаются возможностью создания масштабных и более простых в эксплуатации, чем аналоговые структуры, распределенных систем видеонаблюдения. Гибкие по организации и топологии, производительные и вполне экономичные цифровые технологии TRASSIR способны объединить в распределенную систему комплексы контроля территориально удаленных объектов.
Отечественная система TRASSIR является не только одной из самых функциональных из известных систем видеомониторинга, но и представляет собой уникальный инструмент интеллектуального опознавания и видеоанализа. Функциональные возможности системы заложены в ее аппаратурном и программном обеспечении, которое унифицировано для всех аппаратных моделей. Структура и возможности TRASSIR ориентированы на профессиональное применение в системах контроля тех пол отческой и общей безопасности. Она поддерживает и обеспечивает:
1) многозадачный режим работы;
2) многоуровневый доступ, удаленную работу по IP сети (TCP/IP);
3) распределенный многомониторный режим работы;
4) поддержка IP-устройств, интеллектуальных видеокамер, а также средств других производителей;
5) правление телеметрией (PTZ) устройств получения видеоинформации;
6) предобработку и анализ видеообразов;
7) детектирование и определение траекторий движения;
8) определение и подключение «тревожных» сигналов;
9) Informer - сервис оповещения о тревожных событиях;
10) запись по расписанию Синхронная запись видео и аудио образов объектов наблюдения;
11) формирование журнала событий;
12) архивирование и возможность просмотра видеоданных без поддержки средствами TRASSIR;
13) задание качества и степени компрессии видеоинформации:
14) реализацию интеллектуального поиска и анализа видеоинформации в архиве (Active Search)
4. ПРИМЕНЕНИЕ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
4.1 Выбор средств автоматизации
Конкретные типы средств автоматизации выбирают с учетом особенностей технологического процесса и его параметров. В первую очередь принимают во внимание такие факторы, как пожаро- и взрывоопасность, агрессивность и токсичность среды, число параметров, участвующих в управлении, и их физико-химические свойства, дальность передачи сигналов информации и управления, требуемые точность и быстродействие. Эти факторы определяют выбор методов измерения технологических параметров, требуемые функциональные возможности регуляторов и приборов (законы регулирования, показание, запись и т.д.), диапазоны измерения, классы точности, вид дистанционной передачи и т.д. Выбирая тот или иной прибор по функциональному признаку, необходимо простоту и дешевизну аппаратуры сочетать с требованиями контроля и регулирования данного параметра. Проектирование осуществлялось при помощи следующих средств: операционные средства, которые поддерживают проектирование операций обработки информации. В данной работе в качестве таких средств используется среда программирования, осуществляющая обработку и захват видео по технологии DirectShow; средства, поддерживающие разработку проекта на стадиях и этапах процесса проектирования, к ним относятся CASE - средства. В данной работе функционально-структурного моделирования системы использовалось CASE - средство BPWin.
4.2 Построение диаграмм
Наиболее трудоемкими этапами разработки ИС являются этапы анализа и проектирования, в процессе которых CASE - средства обеспечивают качество принимаемых технических решений и подготовку проектной документации.
Для проектирования комплекса с коллективным распознаванием объектов заданного класса применялось CASE - средство BPWin. BPWin - средство функционального моделирования, реализующее методологию IDEF. Методология IDEF0 может использоваться для моделирования широкого круга предметных областей. Процесс моделирования какой-либо системы в IDEF0 начинается с построения контекстной диаграммы, т.е. наиболее абстрактного уровня описания системы в целом. Контекстная диаграмма является вершиной древовидной структуры диаграмм и представляет собой самое общее описание системы и ее взаимодействие с внешней средой.
Диаграммы - главные компоненты модели, все функции системы и интерфейсы на них представлены как блоки и дуги. Место соединения дуги с блоком определяет тип интерфейса. Управляющая информация входит в блок сверху, в то время как информация, которая подвергается обработке, показана с левой стороны блока, а результаты выхода показаны с правой стороны. Механизм (человек или автоматизированная система), который осуществляет операцию, представляется дугой, входящей в блок снизу. Одной из наиболее важных особенностей методологии IDEF0 является постепенное введение все больших уровней детализации по мере создания диаграмм, отображающих модель. Контекстная диаграмма аппаратно-программного комплекса автоматического визуального определения объектов.
Входная информация представлена информацией с видеокамер и интеллектуальных камер, которая поступает для обработки на видеосервер. На выходе получаем информацию о принадлежности объекта к заранее заданному в программе классу объектов. Управляющей информацией является информация об объекте, который появился в зоне видеонаблюдения. Механизмом, который реализует работу программного средства, является интеллектуальные видеокамеры и видеосервера.
Процесс проектирования комплекса состоит из этапов рисунке 4.2: выделение объекта; выявление геометрических признаков объекта, анализ геометрических признаков объекта.
Этап «Выделение объекта» разбивается на функциональные блоки рисунке 4.3: перехват опорного кадра, перехват кадра по таймеру, преобразование изображения в полутоновое; сравнение кадров.
5. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
5.1 Технико-экономическое обоснование создания проектируемой системы
В ходе производства при помощи информационных систем осуществляется текущий контроль и управление технологическими операциями.
На этапе исследования определяется ожидаемый экономический эффект. Он служит критерием выбора наиболее целесообразного варианта создания и внедрения новой системы, принятия решения о включении научных исследований и разработок в планы работы.
Для проведения технико-экономического обоснования проектируемой системы необходимо:
рассчитать затраты на эксплуатацию вычислительной техники (Сэ) которые включают:
основную и дополнительную заработную плату персонала;
единый социальный налог;
амортизационные отчисления;
затраты на электроэнергию;
затраты на текущий и профилактический ремонт;
стоимость расходных материалов;
прочие расходы;
рассчитать себестоимость автоматизированного проектирования проектируемой системы;
рассчитать себестоимость проектируемой системы вручную;
определить экономическую эффективность создания проектируемой системы, которая характеризуется следующими показателями:
снижение трудоемкости;
экономия текущих затрат;
определить срок окупаемости капитальных вложений;
сделать вывод по полученным результатам.
|
Скачать 437.2 Kb.