Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБагацький, О. В.uk
dc.date.accessioned2019-05-31T08:02:14Z
dc.date.available2019-05-31T08:02:14Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationБагацький О. В. Апаратно-програмна реалізація інтелектуальної відеокамери [Текст] / О. В. Багацький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2018. – № 5. – С. 60-66.uk
dc.identifier.issn1997–9266
dc.identifier.issn1997–9274
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/25247
dc.description.abstractНа сьогодні відеокамери є розповсюдженими приладами, які використовуються для широкого спектра задач реального часу — від використання у оптичних маніпуляторах до ідентифікації людини. Однак, наразі не існує універсальних відеокамер, які могли б ефективно використовуватися у всьому спектрі задач. Це пов’язано з великою кількістю параметрів відеопотоку (висота та ширина, якість, контраст кадру) та вимогам як до апаратного(швидкодія, стійкість до зовнішніх впливів) так і до програмного (кодування відеопотоку, підтримка протоколів даних) забезпечення таких камер. У роботі проаналізовано модульний підхід до створення інтелектуальної відеокамери з певних модулів. За результатами проведеного аналізу існуючих інтелектуальних відеокамер, їх переваг та недоліків запропоновано класифікувати реалізації відеокамер на три випадки. Запропоновано аналізувати поведінку інтелектуальної відеокамери як пристрій, який складається з декількох частин — «Сенсор» (пристрій, що передає обробнику даних неспотворену відеоінформацію), «Обробник даних» (будь-який пристрій, який виконує обробку відеоінформації для її аналізу та інтерпретації) та «Транслятор результату» (пристрій, який передає результат для подальшої реакції), що дозволить швидко створювати спеціалізовані камери на базі існуючої. Сформульовані вимоги до апаратної складової варіантів практичної реалізації відеокамери та розрахована гранична швидкість передачі інформації від «Сенсора» до «Обробника даних». Запропонована програмна архітектура, яка необхідна для функціонування камери. Створені UML-діаграми класів для ключових програмних модулів, які описують приймання даних від «Сенсора» до «Обробника даних», обробку даних у «Обробнику» та передачу інформації для подальшого аналізу від «Обробника даних» до «Транслятора результату».uk
dc.description.abstractAt present video cameras are widely distributed in the world and are used for a wide range of real-time tasks - from using optical manipulators to identifying a person. However, at the moment there are no universal cameras that could be effectively used in the entire spectrum of tasks. This is due to the large number of video stream parameters (height and width, brightness, frame contrast) and requirements for both hardware (speed, resistance to external influences) and software (video stream coding, supporting coding) for providing such cameras. This paper analyzes the modular approach to creating an intelligent video camera consisting of several modules. According to the results of the analysis of existing intelligent cameras, their advantages and disadvantages, it was proposed to consider the implementation of existing cameras for three cases. It is proposed to analyze the behavior of an intelligent video camera as a composite device, which consists of the following parts — “Sensor” (a device that transmits undistorted video information to the data handler for further processing), “Data processor” (any device that performs video processing for its further analysis and interpretation) and “Result Translator” (a device that transmits the result for further processing), which allows you to quickly create specialized cameras based on the essence. Requirements were formulated for the hardware component of the options for the practical implementation of the video camera and calculated the maximum speed of information transfer from the "Sensor" to the “Data processor”. Also, software architecture is proposed for the functioning of the camera. UML-class diagrams for critical program modules were created that describe data reception from the “Sensor” to the “Data processor”, data processing in “Data processor”, and transfer the result for further processing from the “Data processor” to the “Result Translator”.en
dc.description.abstractВ настоящее время видеокамеры широко распространены и используются для решения широкого спектра задач реального времени — от использования в оптических манипуляторах до идентификации человека. Однако, на данный момент не существует универсальных видеокамер, которые могли бы эффективно использоваться во всех задачах. Это связано с большим количеством параметров видеопотока (высота и ширина, яркость, контраст кадра) и требованиям как к аппаратному (быстродействие, устойчивость к внешним воздействиям), так и к программному (кодирование видеопотока, поддержка протоколов данных) обеспечению таких камер. В работе проанализирован модульный подход к созданию интеллектуальной видеокамеры, состоящей из нескольких модулей. По результатам проведенного анализа существующих интеллектуальных видеокамер, их преимуществ и недостатков предложено классифицировать реализации видеокамер на три случая. Предложено анализировать поведение интеллектуальной видеокамеры как устройство, которое состоит из нескольких частей — «Сенсор» (устройство, передающее обработчику данные неискаженной видеоинформации), "Обработчик данных» (любое устройство, которое выполняет обработку видеоинформации для ее дальнейшего анализа и интерпретации) и «Транслятор результата» (устройство, которое передает результат для дальнейшей реакции), что позволит быстро создавать специализированные камеры на базе существующей. Сформулированы требования к аппаратной составляющей вариантов практической реализации видеокамеры и рассчитана предельная скорость передачи информации от «Сенсора» до «Обработчика данных». Предложена программная архитектура, которая необходима для функционирования камеры. Созданы UML-диаграммы классов для ключевых программных модулей, которые описывают прием данных от «Сенсора» до «Обработчик данных», обработку данных в «Обработчике данных» и передачу информации для дальнейшего анализа от «Обработчик данных» к «Транслятору результата».ru
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 5 : 60-66.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2276
dc.subjectінтелектуальна відеокамераuk
dc.subjectсистеми реального часуuk
dc.subjectпрограмна архітектураuk
dc.subjectинтеллектуальная видеокамераru
dc.subjectсистемы реального времениru
dc.subjectпрограммная архитектураru
dc.subjectintelligent video cameraen
dc.subjectreal-time systemsen
dc.subjectsoftware architectureen
dc.titleАпаратно-програмна реалізація інтелектуальної відеокамериuk
dc.title.alternativeАппаратно-программная реализация интеллектуальной видеокамерыru
dc.title.alternativeSoftware Realization of Intellectual Video Cameraen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc681.31.001
dc.relation.referencesRoberto Arroyo, Javier Yebes, Luis M. Bergasa, Iván G. Daza, and Javier Almazán, “Expert video-surveillance system for real-time detection of suspicious behaviors in shopping malls,” Expert Systems with Applications, vol. 42, pp. 7991-8005, 2015.en
dc.relation.referencesVitaliy Boyun, “Directions of Development of Intelligent Real Time Video Systems,” Application and Theory of Computer Technology, [S. l.], v. 2, no. 3, pp. 48-66, apr. 2017. ISSN 2514-1694.en
dc.relation.referencesВ. П. Боюн, Ю. А. Сабельников, «Интеллектуальная камера,» Электронные компоненты и системы (ЭКиС), № 2, К., 2002, с. 17-23ru
dc.relation.referencesCharles Bell, Beginning Sensor Networks with Arduino and Raspberry Pi, Apress, 2013, ISBN: 9781430258247.en
dc.relation.referencesVEEK-MT2S, [Online] Available: https://www.terasic.com.tw/cgi-bin/page/archive.pl?Language=English&CategoryNo=167&No=1098 .en
dc.relation.referencesXilinx Zynq, UltraScale+ MPSoC ZCU104 Evaluation Kit, [Online], Available: https://www.xilinx.com/products/boards-and-kits/zcu104.html .en
dc.relation.referencesNVIDIA Jetson AGX Xavier, [Online], Available: https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/jetson-agx-xavier/ .en
dc.relation.referencesJohn Williams, “Embedded Linux on FPGAs for fun and profit,” CELF Embedded Linux Conference 2009. 2009 [Online], Available: https://elinux.org/images/5/54/ELC2009_Embedded_Linux_on_FPGAs_for_fun_and_profit.pdf .en
dc.relation.referencesMatteo Tomasi, “FPGA-DSP co-processing for feature tracking in smart video sensors,” Journal of Real-Time Image Processing, № 11, р. 1-17, 2014.en
dc.relation.referencesА. Н. Головин, «Интеллектуальные видеокамеры: состояние, определение и классификация,» Управляющие системы и машины (УСиМ), № 1, с. 46-54, 2013.ru
dc.relation.referencesYu Shi Eveleigh, and Serge Lichman, Smart Cameras: A Review, National ICT Australia Ltd, 2007.en
dc.relation.referencesVladan Popovic, Kerem Seyid, Ömer Cogal, Abdulkadir Akin, and Yusuf Leblebici, “Design and Implementation of Real-Time Multi-Sensor Vision Systems,” Springer International Publishing AG 2017, ISBN 978-3-319-59056-1, doi: 10.1007/978-3-319-59057-8.en
dc.relation.referencesЭ. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, и Дж. Влиссидес, Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб., Россия: Питер, 2001, 368 с.ru
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2018-140-5-60-66


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію