<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Програмна система оптимізації роботи мереж відеоспостереження з елементами штучного інтелекту

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглядається проблема підвищення ефективності функціонування мереж відеоспостереження в умовах зростання обсягів відеоданих та підвищених вимог до безпеки.
The paper addresses the problem of improving the efficiency of video surveillance networks under conditions of increasing data volume and higher security requirements. An approach to developing a software system for optimizing such networks using artificial intelligence elements is proposed. The main methods of video stream processing, event detection, and automated decision-making are analyzed. Particular attention is paid to the use of computer vision and machine learning algorithms to reduce operator workload and improve threat detection accuracy. The study concludes that integrating intelligent modules into modern surveillance systems is highly effective.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

Є частиною

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Комарніцький О. С., Васильківський М. В. Програмна система оптимізації роботи мереж відеоспостереження з елементами штучного інтелекту // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28980.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. ПЗ для відеоспостереження з використанням штучного інтелекту, DneprSecurity URL: https://dneprsecurity.com/statji/4-tipa-programmnogo-obespechenija-s-iskusstvennimintellektom-v-oblasti-videonabljudenija.html (дата звернення: 14.04.2026).
  2. Chamasemani F. F., Affendey L. S. Systematic review and classification on video surveillance systems. International Journal of Information Technology and Computer Science. 2013. Vol. 5, No. 7. P. 87-96. URL: https://www.mecs-press.org/ijitcs/ijitcs-v5-n7/v5n7-11.html. (Дата звернення 02.06.2026).
  3. Tsakanikas V., Dagiuklas T. Video surveillance systems – current status and future trends. Computers & Electrical Engineering. 2018. Vol. 70. P. 736-753. URL: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.11.011.
  4. Golovin O. M., Sapunova N. O. Evoliutsiia system videospostezhennia. Information Technologies and Systems. 2025. Vol. 3, No. 3. P. 56-75. URL: https://nasu-periodicals.org.ua/index.php/its/article/view/20080/20943 (Дата звернення 02.06.2026).
  5. Costin A. Security of CCTV and video surveillance systems: threats, vulnerabilities, attacks, and mitigations. Proc. 6th Intl. Workshop on Trustworthy Embedded Devices. Vienna, 2016. P. 45-54. URL: https://www.researchgate.net/publication/307866768.
  6. Vennam P. et al. Attacks and preventive measures on video surveillance systems: a review. Applied Sciences. 2021. Vol. 11, No. 12. P. 5571. URL: https://doi.org/10.3390/app11125571.
  7. Kalbo N., Mirsky Y., Shabtai A., Elovici Y. The security of IP-based video surveillance systems. Sensors. 2020. Vol. 20, No. 17. P. 4806. URL: https://arxiv.org/abs/1910.10749 (Дата звернення 02.06.2026).
  8. Raja A. IoT Security by Design. IoT For All. URL: https://www.iotforall.com/iot-security-by-design (Дата звернення 02.06.2026).