Моделирование событий в видеопотоке с помощью стохастических сетей Петри

Abstract

Предложена модель событий на основе модифицированной сети Петри для задачи распознавания событий в видеопотоке. Введен новый тип переходов – временной стохастический переход для моделирования событий с вариативной продолжительностью. На основе отношений темпоральной логики предложено представление временных отношений между компонентами событий. Для вероятностного предсказания наступления будущих событий предложено строить марковскую цепь на основе размети сети Петри. Проведено тестирование предложенной модели на основе обучающей выборки.

Предложена модель событий на основе модифицированной сети Петри для задачи распознавания событий в видеопотоке. Введен новый тип переходов – временной стохастический переход для моделирования событий с вариативной продолжительностью. На основе отношений темпоральной логики предложено представление временных отношений между компонентами событий. Для вероятностного предсказания наступления будущих событий предложено строить марковскую цепь на основе размети сети Петри. Проведено тестирование предложенной модели на основе обучающей выборки.

A model of the events on the basis of a modified Petri nets for events recognition task in the video stream. A new type of transition - transition to time stochastic modeling variativnoj duration of the event. On the basis of the relationship temporal logic suggested an idea of ​​temporal relations between the components of the event. For the probabilistic predictions of future events proposed to build a Markov chain based on Petri net mark. Testing of the proposed model based on a training sample.