Стереоскопическая информационно-измерительная система определения параметров движущихся объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Заботин, Иван Николаевич

• Заботин, Иван Николаевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Заботин, Иван Николаевич

Список условных обозначений и терминов

Введение

1 Анализ методов и систем определения параметров движущихся объектов

1.1 Анализ систем.определения параметров движущихся объектов

1.2 Требования к ИИС определения параметров движущихся объектов

1.3 Анализ методов определения параметров движущихся объектов

1.3.1 Пироэлектрический метод

1.3.2 Ультразвуковой метод

1.3.3 Микроволновый метод

1.3.4 Телевизионный-метод

1.3.5 Комбинированный метод ' 34 1.4-Анализ методов выделения и локализации движущихся объектов на основе обработки последовательности изображений

1.4.1 Пространственные методы

1.4.2 Временные методы

1.4.3 Пространственно-временные методы 41' 1.5 Анализ методов совмещения изображений объектов на стереопаре 42 Выводы к первому разделу

2 Разработка математической модели определения параметров движущихся объектов

2.1 Математическая модель адаптивной фильтрации изображений

2.2 Математическая модель выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений

2.3 Математическая модель определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

2.4 Математическая модель определения пространственных координат точек объектов

2.5 Математическая модель определения параметров объектов

Выводы ко второму разделу

3 Разработка стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

3.1 Структурная схема стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

3.2 Методы и алгоритмы определения параметров движущихся объектов

3.2.1 Основные этапы определения параметров движущихся объектов

3.2.2 Пространственно-временной метод адаптивной фильтрации изображений

3.2.3 Метод выделения и локализации движущихся объектов

3.2.4 Метод определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

3.2.5 Алгоритм»адаптивной фильтрации изображений

3.2.6 Алгоритм выделения и локализации движущихся объектов 101'

3.2.7 Алгоритм определения диспарантности точек изображений объектов на стереопаре

3.2.8 Алгоритм определения пространственных параметров движущихся объектов

3.3 Исследование основных параметров стереоскопической-информационно-измерительной системы определения параметров движущихся объектов в пространстве

3.3.1 Оценка временных затрат на обработку информации

3.3.2 Оценка параметров допустимой дальности и скорости обнаруживаемого объекта 114 Выводы к третьему разделу

4 Экспериментальное исследование стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов 118 4.1 Особенности конструкции стереоскопического датчика изображений

4.2 Анализ метрологических характеристик стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов

4.2.1 Анализ методической погрешности определения параметров движущихся объектов

4.2.2 Анализ инструментальной погрешности определения параметров движущихся объектов

4.2.3 Оценка результирующей погрешности определения параметров движущихся объектов

4.3 Методика проведения экспериментального исследования

4.4 Проведение экспериментальных исследований 144 Выводы к четвёртому разделу 152 Заключение 154 Список использованных источников 157: Приложения 168 Приложение А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 168 Приложение Б. Акт о внедрении результатов диссертационной работы

СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ

Аббревиатуры и сокращения опдо Определение параметров движущихся объектов сот Система охранного телевидения од Обнаружитель движения тк Телевизионная камера тсо Техническое средство охраны иис Информационно-измерительная система

ФЦО Фоно-целевая обстановка чэ Чувствительный элемент

30 Зона обнаружения ик Инфракрасный

БОС Блок обработки сигнала

МФ Медианный фильтр

ФПМПЗС Фотоприемная матрица приборов с зарядовой связью

АЦП Аналогово-цифровой преобразователь

ЭВМ Электронно-вычислительная машина

АПК Аппаратно-программный комплекс

PSNR Пиковое отношение сигнал-шум

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Стереоскопическая информационно-измерительная система определения параметров движущихся объектов»

В настоящее время в различных отраслях промышленности широкое практическое применение находят системы определения параметров движущихся объектов (ОПДО), например, при контроле качества изделий в производственных процессах, построении траектории движущихся объектов, при,проведении испытаний и так далее. Особый исследовательский интерес представляет их использование в комплексах обеспечения, безопасности промышленных объектов.в составе систем-охранного телевидения (GOT) в качестве обнаружителя движения (ОД) — устройства, формирующего сигнал извещения при обнаружении изменений, обусловленных движением (появлением) цели на сцене [23].

Bt общем случае СОТ включает в себя телевизионную камеру (ТК) с объективом, видеомонитор,- видеонакопитель, источник электропитания и соединительные линии [34]. При этом решаются.следующие типовые задачи:

• Оперативное наблюдение за' охраняемой территорией, зданием и помещениями — обнаружение нарушителя возложено на оператора;

• Оценка сигнала* тревоги - телекамера используется совместно с техническим средством охраны (ТСО) для подтверждения? факта срабатывания* последнего;

• Документирование событий на объекте - материал видеоархивов может оказаться полезным в качестве доказательной- базы при-расследовании несанкционированных действий.

Это самые простые функции системы охранного телевидения, требующие присутствия человека-оператора и/или постоянной записи. И, как показывает практика, их не достаточно для эффективной работы СОТ и комплекса безопасности объекта в целом:

Одна из причин - человеческий фактор. В большинстве случаев операторы СОТ перегружены данными, которые они не могут эффективно контролировать. Эксперименты показали, после 12 минут непрерывного наблюдения среднестатистический оператор начинает пропускать до 45% изменений, которые происходят в кадре. После 22 минут этот показатель возрастает до 95% [72, 73]. Кроме того, если системы наблюдения включают множество телекамер, то оператор уделяет слишком мало внимания каждой из них. Это обстоятельство является одной из главных причин, почему в составе СОТ, дополнительно используют системы ОПДО. В этом случае телевидение берет на себя функцию автоматической оценки обстановки; что снижает влияние человеческого фактора и значительно повышает эффективность работы всего комплекса безопасности объекта. Так, например, режим записи по сигналу от системы ОПДО позволяет увеличить суммарное время регистрации и сохранить при этом качество'архивируемого изображения. Последнее, при анализе видеоархива, играет огромную роль — на стоп - кадре часто1 приходиться рассматривать мелкие детали (лица, предметы- и т.п.). Для этого, при цифровой обработке, применяютсят специализированные алгоритмы увеличения размеров и повышения контраста мелких деталей, которые дают лучшие результаты при большем разрешении изображения и меньшей степени его компрессии. Другое преимущество заключается в том, что система ОПДО позволяет снизить требования к количеству сотрудников*системы безопасности или уменьшить нагрузку на каждого из них. Так при наличии нескольких телекамер, наблюдение приходится вести за каждой из них по очереди, это требует большой- сосредоточенности и внимательности от оператора, чтобы не пропустить какое—либо событие. Система ОПДО самостоятельно определяет тревожные ситуации и оповещает об этом оператора, которому остаётся принять, необходимые и адекватные ситуации меры. В интегрированных системах безопасности (ИСБ) существует возможность выполнения ряда действий по сигналу от системы ОПДО автоматически [А6, 18].

Следует подчеркнуть, что практически для всех случаев применения систем ОПДО в составе СОТ, классифицировать большинство движущихся объектов как цель или фон затруднительно, так как в зависимости от задачи, решаемой системой ОПДО, один и тот же объект может быть как фоном, так и целью. Например, автомобиль - фон, мешающий обнаружению человека-нарушителя и этот же автомобиль — цель для систем, устанавливаемых на транспортных контрольно-пропускных пунктах. Поэтому при выделении реальной цели из фоно-целевой обстановки (ФЦО) большое значение имеет точное определение системой как можно большего числа параметров движущегося объекта для их сравнения с заданными.

В настоящее время в промышленности получили развитие различные методы определения параметров движущихся объектов [63], в том числе ультразвуковые, микроволновые, пироэлектрические и прочие. Наиболее-развивающимся является телевизионный метод, который заключается в обработке данных от датчика изображения, например телевизионной камеры, специальными алгоритмами для выявления в нём признака движения объекта и получения его параметров.

Вместе с тем проблема применения методов определения параметров движущихся объектов остаётся актуальной. В частности, несмотря на явные преимущества, в большинстве источников по системам безопасности [25, 40, 43, 33, 17, 49], телевизионные системы ОПДО фигурируют только как вспомогательное средство, без упоминания о функции обнаружения. Основная причина этого - низкое качество существующих систем.

Современный этап развития телевизионных систем ОПДО' и СОТ характеризуется преимущественным применением двумерных систем визуализации и обработки изображений. Как следствие селекция по линейным размерам не отражает соотношение истинных размеров регистрируемых целей. И мелкое животное и человек на экране могут оказаться одних размеров и отличить их друг от друга можно в том случае, если каждому из них добавить ещё один параметр дальность. Более того, некоторые задачи, связанные с анализом изображений не могут быть решены или решаются с существенной потерей времени и качества без использования пространственных характеристик объекта. Плоская проекция не является реальным отображением действительности. Недостатками этого являются: реагирование на объекты, пересекающие зону обнаружения на переднем и заднем плане, и невозможность отстройки от фона. А, как правило, даже самое сложное программное обеспечение не исключает ложных срабатываний на движущийся фон или объекты.

Таким образом, построение эффективных систем ОПДО требует оперировать трехмерной информацией и обрабатывать её в реальном масштабе времени с целью определения пространственных параметров движущихся объектов. Одним из способов получения информации о глубине регистрируемой сцены, является применение принципов стереоскопического телевидения. В этом случае в качестве датчика изображения выступают две идентичные по характеристикам телевизионные камеры, которые удалены друг от друга на определённое расстояние.

Подобная система позволяет добиться качественно новых результатов по определению параметров движущихся объектов. Достоверность обнаружения объектов в условиях сложной фоно-целевой обстановки (ФЦО), полученная при обработке стереоизображения, многократно превышает достоверность, которую в принципе можно достигнуть в двумерных системах. Это определяется возможностью извлекать точную информацию о положении и поведении объекта в пространстве — действительные размеры, расстояние до объекта, направление и скорость его перемещения, в том числе при изменениях вектора перемещения. Кроме того, информация о глубине сцены, позволяет определять зону обнаружения в виде объёмных фигур. Так, например, на объекте вдоль ограждения, можно выделить объемные зоны, которые будут реагировать на приближение к ограде, и в тоже время беспрепятственно пропускать персонал через контрольно-пропускной пункт. Помимо этого открываются новые возможности по опознаванию объектов и их классификации. Если образцы, с которыми необходимо сравнивать движущийся объект, - трёхмерные, то сравнение выполняется точнее, хотя при этом возрастает и объём затраченных на это вычислительных ресурсов. Из трёхмерной модели объекта можно получить больше признаков, что позволяет более точно проводить классификацию объекта [А5].

Стереоскопические системы ОПДО для СОТ только начинают появляться на рынке систем безопасности, и информация в литературе о них носит преимущественно рекламный характер. Основными недостатками известных систем являются малое быстродействие и недостаточная точность измерения параметров движущихся объектов. Малое быстродействие обусловлено большой вычислительной сложностью используемых алгоритмов обнаружения объектов и определения их параметров, что не позволяет на практике строить системы, функционирующие в реальном времени. Недостаточная точность измерений приводит к некорректному определению размера объекта, его скорости, его классификации - всё это в свою очередь является предпосылкой к ложным извещениям системы.

В связи с выше сказанным разработка стереоскопической информационно-измерительной системы (ИСС) для определения параметров движущихся объектов с высокой точностью и в реальном масштабе времени представляется весьма актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов и создание на их основе стереоскопической информационно-измерительной системы, обеспечивающей определение пространственных параметров движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени.

Объектом исследований в работе является процесс обработки и «понимания» изображений стереоскопических телевизионных камер для промышленных отраслей.

Предметом исследований являются методы и алгоритмы обнаружения и определения параметров движущихся объектов в условиях сложной фоно-целевой обстановки, в реальном масштабе времени.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи исследования:

1. Анализ существующих методов и систем определения параметров движущихся объектов в пространстве;

2. Формулирование основных требований к разрабатываемой ИИ С и обоснование выбора телевизионного метода ОПДО;

3. Анализ методов выделения и локализации движущихся объектов на основе обработки последовательности изображений;

4. Анализ методов совмещения изображений выделенных объектов на стереопаре;

5. Разработка математической модели определения параметров движущихся объектов;

6. Разработка методов и алгоритмов для определения параметров движущихся объектов;

7. Оценка основных параметров стереоскопической ИИС определения параметров движущихся объектов;

8. Исследование методических и инструментальных погрешностей, а также рассмотрение их влияния на результирующую погрешность определения параметров движущихся объектов;

9. Создание методики тестирования стереоскопических систем определения параметров движущихся объектов;

10.Экспериментальное исследование разработанной стереоскопической ИИС ОПДО на основе предложенной методики тестирования систем ОПДО.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: основы теории измерений, методы системного- анализа, обработки информации, методы линейной алгебры, аналитической геометрии, математического моделирования, аппарат математического анализа и теории погрешностей.

Научная новизна проведённых в диссертационной^ работе исследований заключается в следующем:

1. Разработан метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений, который позволяет адаптироваться к повторяющимся изменениям заднего плана и освещения за счёт моделирования каждой точки изображения с помощью смеси нормально распределённых случайных величин;

2. Разработан метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений, отличительной < особенностью которого является динамическая оценка полной дисперсии шума на изображении;

3. Разработана математическая модель определения параметров движущихся объектов в условиях сложной структуры фона, которая представляет собой совокупность моделей основных процессов ОПДО в созданной стереоскопической ИИС и позволяет оценить вероятность обнаружения, а также точность измерения'параметров движущихся объектов;

4. Предложена методика экспериментального исследования стереоскопических ИИС определения параметров движущихся объектов, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры систем, и не требует наличия дополнительных аппаратных и программных средств.

Обоснованность результатов диссертационной работы, полученных с использованием признанных научных положений и апробированных методов исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата и согласованностью результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов подтверждается хорошим согласованием теоретических данных, полученных с помощью математического моделирования, и научных выводов.

Практическая ценность:

1. Разработанная математическая модель определения параметров движущихся объектов позволяет создавать инженерные методики? для расчёта основных характеристик стереоскопической, информационно-измерительной системы;

2. Разработанная- стереоскопическая информационно-измерительная система ОПДО' позволяет организовать независимый рубеж контроля; в системах безопасности* промышленных объектов,- что подтверждают полученные результаты экспериментальных исследований;

3. Внедрение разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО повышает вероятность правильного обнаружения- движущихся объектов- за счёт измерения с высокой точностью их трёх основных параметров — размера, скорости перемещения и расстояния до объекта. Что позволяет улучшить, темг самым, характеристики системы безопасности промышленного объекта;

4. Результаты исследования диссертационной работы могут послужить основой для развития новых систем по определению параметров движущихся объектов.

Практическая ценность подтверждена актом внедрения результатов диссертации. Программное обеспечение АПК «Nucleus» и АПК «Бастион», в которых были использованы полученные результаты, установлено в нескольких десятках организаций и предприятий Самарской области, Москвы и других регионах России.

На защиту выносятся:

- Результаты анализа методов и систем определения параметров движущихся объектов;

- Математическая модель определения параметров движущихся объектов;

- Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации изображений;

- Метод и алгоритм выделения и локализации движущихся объектов на последовательности изображений;

- Результаты экспериментального исследования стереоскопической информационно-измерительной .системы, определения параметров движущихся объектов.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы, научные и практические результаты докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях, в том числе на XIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (Томск, 2007), XLV Международной научно-практической конференции «Научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратно-программных средств» (Самара, 2007), Всероссийской межвузовской научно-практической конференции

Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2007).

Личный вклад. Основные теоретические и практические результаты, содержащиеся в диссертационной работе и публикациях, получены автором самостоятельно и под руководством научного руководителя.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано восемь печатных работ. Список опубликованных работ приведён в заключении.

Структура и краткое содержание диссертации:

Диссертация состоит из основной части и^ приложения, содержит 168 страниц основного текста; 38 рисунков; список литературы из 89 именований. Основная часть содержит введение, четыре раздела, заключение, список использованных источников. Приложение содержит акт внедрения и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Заботин, Иван Николаевич

Выводы к четвёртому разделу

1. В результате рассмотрения особенностей конструктивного исполнения стереоскопического датчика установлено, что конструкция датчика позволяет устанавливать сменные объективы, получая при этом различные углы обзора, а также то, что базисное расстояние фиксировано и составляет 300 мм. При этом разрешающая способность телевизионных камер, используемых в конструкции датчика, составляет 550-600 ТВ линий;

2. Проведён анализ методической погрешности определения параметров движущихся объектов, обусловленной погрешностью вычисления горизонтального параллакса и пространственных координат их точек;

3. Выявлена закономерность снижения методической погрешности, определения координаты Z точки* объекта в- зависимости от величины базисного расстояния: С увеличением базисного расстояния погрешность определения координаты Z точки объекта уменьшается;

41 Проведён анализ инструментальной погрешности определения параметров движущихся- объектов, основными составляющими которой' являются погрешность подсистемы ввода блока аналого-цифрового преобразования, погрешность определения базисного расстояния- и погрешность, вызванная несоответствием и неточным измерением параметров стереоскопического датчика изображений;

5. Рассмотрена результирующая погрешность определения параметров движущихся1 объектов, разработанной ИИС, предложены, рекомендации по её уменьшению;

6., Приведены результаты экспериментальных исследований информационно-измерительной системы определения параметров-движущихся объектов, выполненных в соответствии с разработанной методикой. Полученные данные с допустимой погрешностью соответствуют фактическим значениям пространственных параметров движущихся объектов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной задачи создания стереоскопической ИИС, позволяющей определять пространственные параметры движущихся объектов с заданной точностью в реальном масштабе времени. Проанализированы существующие системы и методы определения параметров динамических объектов, сформулированы основные требования к ИИС ОПДО и обосновано применение телевизионного метода с использованием принципов стереоскопии для решения поставленной задачи. Разработана математическая модель, алгоритмы и методы ОПДО. Предложена оригинальная методика тестирования стереоскопических ИСС ОПДО, с использованием которой было проведено экспериментальное исследование разработанной системы.

В работе получены следующие основные результаты:

1. В результате анализа систем ОПДО были определены их основные преимущественные характеристики, на основе этого сформулированы технические и эксплуатационные требования к разрабатываемой ИИС определения параметров движущихся объектов;

2. В результате сравнительного анализа методов ОПДО было показано, что телевизионный метод с использованием принципов стереоскопии является оптимальным, с точки зрения соответствия сформулированным требованиям к системе и наличия ряда важных преимуществ перед другими методами, для построения ИИС ОПДО;

3. Разработана математическая модель ОПДО, которая позволяет провести теоретическое исследование влияния различных параметров, как системы, так и движущегося объекта на вероятность обнаружения и точность определения его параметров;

4. Разработаны новые методы и алгоритмы для задачи определения пространственных параметров движущихся объектов, а также получены соотношения для оценки основных параметров стереоскопической ИИС ОПДО;

5. Выполнена оценка метрологических характеристик разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы ОПДО, в частности рассмотрены методическая, инструментальная и результирующая погрешность определения параметров движущихся объектов. Разработаны рекомендации по уменьшению результирующей погрешности;

6. Предложена оригинальная методика проведения экспериментального исследования, которая позволяет эффективно оценивать основные параметры стереоскопических ИИС ОПДО без использования каких-либо дополнительных аппаратных или программных средств. На её основе проведено экспериментальное исследование разработанной стереоскопической информационно-измерительной системы.

Содержание диссертации отражено в1 следующих публикациях: А1. Заботин, И. Hi Расчёт координат наблюдаемой точки в пространстве [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. - Самара, 2007. - №1 (19). - С. 72-76. А2. Заботин, И. Н. Метод и алгоритм выделения движущихся объектов на последовательности цифровых изображений [Текст] / И. Н. Заботин // Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». - Самара, 2007. - С. 32-36. A3. Заботин, И. Н. Пространственно-временной метод и алгоритм адаптивной фильтрации цифровых изображений [Текст] / И. Н. Заботин// Труды шестой Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». - Самара, 2007. - С. 36-39.

А4. Заботин, И: Н; Детекторы движения в стереоскопических системах охранного теленаблюдения [Текст] / И. Н. Заботин // Труды Всероссийской научно-технической конференция «Актуальные проблемы информационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратно-программных средств». - Самара, 2007. - С. 33-36.

А5. Заботин, И: Н. 3D видеодетектор движения в охранных системах видеонаблюдения: [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Материалы XLV Международной научно-практической конференции: «Научно-технический прогресс»: Информационные технологии. - Новосибирск^ 2007. - С. 84-86.

А6. Заботищ И; Н. Интегрированные системы безопасности: структура, определения, преимущества [Текст] / И. Н. Заботин; Ф. Ф. Буканов, И. А. Раков // Труды Всероссийской научно-технической' конференции «Актуальные проблемы; информационной безопасности при противодействии криминалу и* терроризму. Теория; и практика? использования аппаратно-программных средств». - Самара, 2007. - С. 36-40.

А7. Заботин, И. Н. Автоматизированный поиск сопряжённых точек в системах компьютерного стереозрения [Текст] / И. Н. Заботин, Ф. Ф. Буканов // Труды XIII Международной; научно-практической; конференции студентов, аспирантов и. молодых ученых «Современные техника и технологии». - Томск: Изд-во ТПУ, 2007. - Т.2. - С. 337-339.

А8. «Nucleus» программа управления интегрированной системой, безопасности [Текст] : Свидетельство РосАПО об официальной? регистрации программы для ЭВМ / Заботин И. Н., Костров А. В., Подсекин Й. А., Бережной П. А., Кишалов В. Н., Осипов А.В., Корноухов В.В:, Юрьев Д.Ю. - №2006612395; от 10.05.2006.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Заботин, Иван Николаевич, 2008 год

1. Абламейко, С. В. Обработка изображений: технологии, методы, применение Текст. / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский. Минск, 1999.-291 с. : ил. ; 23 см. - ISBN 985-6453-21-6.

2. Абрамов, В. В. Реконструкция трёхмерных поверхностей по двум проекциям при отслеживании камерой заданной точки сцены Текст. / В. В. Абрамов, В. С. Киричук и др. // Автометрия. 1998-№ 5 - С. 3.

3. Аммерал, Л. Принципы программирования в машинной графике Текст. / Л. Аммерал ; перевод с англ. В. А. Львова. М. : Сол Систем, 1992. - 224 с.: ил.; 20 см. - ISBN 5-85316-001-Х.

4. Андреев, С. П. ИК-пассивные датчики охранной сигнализации Текст. / С. П. Андреев // Специальная Техника. 1998. - № 1.

5. Андреев, С. П. Комбинированные датчики охранной сигнализации Текст. / С. П. Андреев // Специальная Техника. 1998. - № 2. - С. 18-23.

6. Анисимов, Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений Текст. : учеб. пособие для вузов / Б. В. Анисимов, В. Д. Курганов, В. К. Злобин. М. : Высш. шк., 1983. - 295 с. : ил. ; 22 см.

7. Балашов, В. Н. Математическое моделирование технических систем Текст. : учеб. пособие / В. Н. Балашов. М. : Моск. гос. ин-т электроники и математики, 2002. - 103 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 5-23016356-9 (в обл.).

8. Балякин, И. А. Приборы с переносом заряда в радиотехнических устройствах обработки информации Текст. / И. А. Балякин, Ю. М. Егоров, В. А. Родзивилов. М. : Радио и связь, 1987. - 172,1. с. : ил. ; 22 см.

9. Барсуков, В. С. Безопасность: технологии, средства, услуги Текст. : Технологии бизнеса / Вячеслав Сергеевич Барсуков. — М. : КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001. 489 с. : ил.; табл.; 24 см. - ISBN 5-93378-017-0.

10. Бутаков, Е. А. Обработка изображений на ЭВМ Текст. / Е. А. Бутаков, В. И. Островский, И. JI. Фадеев. М. : Радио и связь, 1987. — 240 с. : ил.; 22 см.

11. Вайнцвайг, М. Н. Установление поточечного соответствия изображений Текст. / М. Н. Вайнцвайг, М. П.Полякова // Тез. докл. 2-й Всероссийская с участием стран СНГ конф. РОАИ-2-95. — Ульяновск, 1995. С. 62-64.

12. Валюс, Н. А. Стереоскопия и её применение Текст. / Н! А. Валюс, JL.

13. B. Савицкая, В. В. Кондашевский и др. ; под ред. Б. А. Аничкина, И. Г. Виницкого. Саратов : Изд-во Сарат. ун-та, 1989. - 244,1. с. : ил. ; 20 см. - Авт. указаны на 3-й с. - ISBN 5-292-00398-0.

14. Васьков, С. Т. Релаксационный метод поиска сопряженных точек в стереоизображениях Текст. / С. Т. Васьков, С. В. Михляев // Труды V международной конференции РОАИ-5-2000. Самара, 2000. - ч. 2.1. C. 232 -236.

15. Введение в контурный-анализ Текст. : прил. к обраб. изображений и сигналов / Фурман Я. А. и др.; под ред. Я. А. Фурманам 2. изд., испр. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2003 - 588 с. : ил., табл. ; 22 см. - ISBN 5-92210374-1 (в пер.).

16. Введенский, Б. С. Оборудование для охраны периметров * Текст. / Б: С. Введенский. М. : Мир безопасности, 2002. - 112 с: : ил.;;26 см. ,

17. Вишняков, С. М. Интегрированные системы охраны., Некоторые вопросы разработки технических требований Текст.; / G. М. Вишняков; // Системы безопасности, связи?: и телекоммуникаций. -1999.-№6.-С. 20-23.

18. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов Текст. : учеб: пособие 2-е изд., перераб. и доп. / А. С. Глинченко. — Красноярск.: ИПЦ КГТУ., 2005. 482 с. : ил., табл.; 23 см.

19. Гонеев, Р. М. Математические модели в задачах обработки сигналов Текст. / Р. М. Гонеев. М.: Горячая линия - Телеком-. 20021 - 83 с.: ил.; 21 см.-ISBN 5-93517-084-1.

20. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс; перевод с англ. П: А. Чочиа. — М. : Техносфера, 2005. 1072 с. ил., табл.; 26 см. - ISBN 5-94836-028-8.

21. ГОСТ Р 51558-2000. Системы охранные телевизионные: Общие технические требования и методы испытаний Текст. Введ. 200006 -01. М: : Изд-во стандартов, 2000. - 32 с. : ил.; 29 см.

22. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах Текст. : учеб. / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых идр. Новосибирск: НГТУ, 2002. - 351 с. : ил., табл. ; 22 см. - Авт. указаны на обороте тит. л. - ISBN 5-7782-0330-6.

23. Дамьяновски, Владо CCTV. Библия охранного телевидения Текст. / Владо Дамьяновски. М. : ООО "ИСС", 2002. - 343 с. : ил. ; 29 см. -ISBN 5-87049-260-2.

24. Евченко, А. И. OpenGL и DirectX. Программирование графики Текст. / А. И. Евченко. Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2006. - 349 с. : ил. ; 24 см. - ISBN 5-469-01240-9 (В пер.).

25. Звежинский, С. С. Периметровые маскируемые магнитометрические средства обнаружения. Текст. / С. С. Звежинский, А. И. Ларин // Специальная Техника. -2001. № 4.

26. Звежинский, С. С. Проблема выбора периметровых средств обнаружения Текст. / С. С. Звежинский // БДИ : Безопасность, достоверность, информация. 2002. - № 4. — С. 23-25.

27. Звежинский, С. С. Быстроразвёртываемые средства обнаружения и системы охранной сигнализации Текст. / С. С. Звежинский // Специальная Техника. —2003. № 5. - С. 12—18.

28. Звежинский, С. С. Охранные системы быстрого реагирования Текст. / С. С. Звежинский // БДИ : Безопасность, достоверность, информация. -2003. май-июнь - С. 58-61.

29. Звежинский, С. С. Периметровые маскируемые сейсмические средства обнаружения Текст. / С. С. Звежинский // Специальная Техника. -2004. № 3. - С. 26-37.

30. Иванов, И. В. Охрана периметров Текст. / И. В. Иванов. -2-е изд. -М. : Паритет Граф, 2000. -196 с. : ил., табл. ; 26 см. -На тит. л. и обл. : 2. -ISBN 5-7852-0054-6.

31. Ковалев, М. С. Системы охранного телевидения: выбор, организация работы Текст. : учеб.-метод. пособие МП 400. ТК. 002-2002 / М. С. Ковалев, Ф. А. Шакиров. 3. изд., перераб. и доп. - М. : ТАКИР, 2002. -112с.: ил., табл.; 20 см.

32. Кожевников, Ю. В. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. : учеб. пособие для студентов вузов / Ю. В. Кожевников. М. : Машиностроение, 2002. - 414 с. : ил., табл. ; 21 см. -ISBN 5-217-03129-8.

33. Краснощёкое, П. С. Принципы построения моделей Текст. / П. С. Краснощеков, А. А. Петров. М. : Изд-во МГУ, 1983. - 264 с. : ил. ; 21 см.

34. Крашенинников, В. Р. Адаптивные алгоритмы совмещения изображений Текст. / В. Р. Крашенинников, А. Г. Ташлинский // Тез. докл. междунар. конф. ОИДИ 90. - Новосибирск, 1990. - С. 138-139.

35. Куликовский, К. JI. Методы и средства измерений Текст. : учеб. пособие для вузов / К. JI. Куликовский, В. Я. Купер. М. : Энергоатомиздат, 1986. - 447 с.: ил.; 21 см.

36. Лабутин, С. А. Статистические модели и методы в измерительных задачах Текст. : Монография / С.А. Лабутин, М.В. Пугин; м-во образования Рос. Федерации. Нижегор. гос. техн. ун-т. Н. Новгород, 2000. - 115 с. : ил., табл. ; 21 см. - ISBN 5-93272-043-3.

37. Лаврус, В. С. Охранные системы Текст. : информационное издание / B.C. Лаврус. К. : Наука и техника, 1995. - 48 с. : ил.; 22 см.

38. Ладенко, И. С. Логические методы построения математических моделей Текст. : Опыт формализации в систем, анализевоспроизводства труд. Ресурсов / И. С. Ладенко. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1980. - 192 е.; 20 см.

39. Ларин, А. И. Быстроразвертываемые охранные системы Текст. / А. И. Ларин // Специальная техника. 2000. - № 4. - С. 10-15.

40. Магауенов, Р. Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения Текст. : учеб. пособие для вузов / Рауль Габиденович Магауенов. -М. : Горячая линия —Телеком, 2004. 367 с. : ил.; 22 см. - ISBN 5935171473.

41. Маркин, Н. С. Основы теории обработки результатов измерений Текст. : учеб. пособие для сред. спец. учеб. / Н. С. Маркин. М. : Изд-во стандартов, 1991. -173, [2] с. : ил. ; 22 см. - ISBN 5-7050-0222-X (В пер.).

42. Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов Текст. / Д. Марр ; перевод с англ. М. : Радио и связь, 1987. -297 с. : ил.; 23 см.

43. Назаров, Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели Текст. : учеб. пособие для студентов вузов / Hi Г. Назаров. -М. : Выс. шк., 2002. 347, 1. с. : ил., табл. ; 21 см. - ISBN 5-06004070-4.

44. Новопашенный, Г. Н. Информационно-измерительные системы измерений Текст. : учебное пособие для вызов / Г. Н. Новопашенный. М. : Высш. школа, 1977. - 208 с. : ил.; 22 см.

45. Передреев, Л. К. Электронные системы обеспечения безопасности Текст. : учеб. Пособие / А.К. Передреев. Йошкар-Ола : МарГТУ, 2001.- 116 с. .: ил.; 20 см.-ISBN 5-8158-0131-3.

46. Пресс, Ф. П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью Текст. / Феликс Павлович Пресс. М. : Радио и связь, 1991. - 261 с. : ил.; 22 см. - ISBN 5-256-00855-2 (В пер.).

47. Прэтт, Уильям. Цифровая обработка изображений Текст. : в 2-х кн. / У. Прэтт ; пер. с.англ; под ред. Д. С. Лебедева. М. : Мир, 1982: - 2 кн. - 790 с.: ил.; 22 см.

48. Раннев, Г. Г. Методы и средства измерений Текст.;: учебник для студентов вузов / Г. F. Раннев, А. П. Тарасенко. 3-е изд., стер. - М. : Академия, 2006. - 330, 1. с. : ил. ; 22 см. - ISBN 5-7695-3280-7 (В пер.).

49. Рапопорт, Э. Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределенными параметрами Текст. : учеб. пособие для студентов вузов У Э; Я. Рапопорт. М. : Высш. шк., 2003. - 298 с. : ил., табл.; 21 см. - ISBN 5-06-004694-Х (в пер.).

50. Руцков, М. Видеодетекторы взгляд изнутри Текст. / М. Руцков. // Системы безопасности . - 2003, - февраль-март. - С. 23-28.

51. Садыков, С.С. Цифровая обработка и анализ изображений Текст. / С. С. Садыков. / Ташкент: Кибернетика, 1992. - 193 с. : ил., табл.; 22см.

52. Самарский, А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры Текст. / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. 2. изд., испр. -М. : Физматлит, 2002. - 316, [4] с. : ил.; 22 см. - ISBN 5-9221-0120-Х.

53. Семерий, О. С. Метод максимальных площадей для выделения движущихся объектов по серии изображений Текст. / О. С. Семерий // тез. докл. ВНТК «Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности-98» Таганрог, 1999. — С. 26-31.

54. Система видеонаблюдения Электронный ресурс. : системная интеграция. — Электрон, дан. Н.Новгород., [ 199—]. — Режим доступа: www.at.nnov.ru/system int/video/index.php, свободный.

55. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений Текст. : учеб. пособие для студентов / М. В. Гашников, В. А. Сойфер и др.; под ред. В. А. Сойфера. М. : Физматлит, 2001. - 780 с. : ил., табл.; 24 см. - ISBN 5-9221-0180-3.

56. Ультразвуковые датчики Электронный ресурс. : электронные системы охраны. — Электрон, дан. М., [199-]. — Режим доступа: http://www.phreaking.ru/showpage.php?pageid=53703, свободный.

57. Уокер, Ф. Электронные системы охраны Текст. / Ф. Уокер ; пер. с англ. — М. : За и против, 1991. 288 с. : ил.; 23 см.

58. Форсайт, Дэвид. Компьютерное зрение: Соврем, подход Текст. / Дэвид Форсайт, Жан Понс. М. [и др.] : Вильяме, 2004. - 926 с. : ил.; 24 см. - ISBN 5-8459-0542-7.

59. Хорн, Бертольд Клаус Поль. Зрение роботов Текст. / Б. К. П. Хорн; пер. с англ. Бродской И. М. и др.; под ред. Кугушева Е. И., Садова Ю.

60. А. М. : Мир, 1989. - 487 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 5-03-000570-6 (В пер.).

61. Цифровые и компьютерные системы видеонаблюдения, сегодня и будущее Электронный ресурс. — Электрон, дан. — М., [199—]. — Режим доступа: http://www.doc-sec.ru/second.html-id=l 124266584.html, свободный.

62. Шмаков, П. В. Стереотелевидение Текст. : чёрно-белое и цветное / П. В. Шмаков, К. Т. Колин, В. Е. Джакония ; под ред. П. В. Шмакова. — М. : Связь, 1968. -207 с. ил., табл.; 22 см.

63. Якушенков, Ю. Г. Теория и расчёт оптико-электронных приборов Текст. : учеб. для студентов вузов / Ю. Г. Якушенков. 4. изд., перераб. и доп. - М. : Логос, 1999. - 478 с. : ил. ; 21 см. - ISBN 588439-035-1.

64. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы Текст. : учеб. пособие для вузов / В. В. Яншин. М. : Машиностроение, 1995. - 111 с. : ил.; 21 см. - ISBN 5-217-02625-1.

65. Acharya, Т. Image Processing: Principles and Applications Text. / T. Acharya, A. K. Ray. Hoboken, NJ: Wiley, 2005. - 448 pp. - ISBN 9780-471-71998-4.

66. Alexandre, F. Adaptive color background modeling for real-time segmentation of video streams Text. / F. Alexandre, M. Gerald // Proc. of International on Imaging Science, System and Technology. 1999. - pp. 227-232.

67. Donald, С. H. M. Job competencies required for effective CCTV operation Text. / С. H. M. Donald // Electronic Security Systems SA. -1997. -№3. -pp. 43-44.

68. Donald, С. H. M. The Impact of human factors in CCTV Text. / С. H. M. Donald // Hi-Tech Security Systems SA. 1997. - № 3. - pp. 54-62.

69. Dowman, I. J. Automating image registration and absolute orientation: solutions and problems Text. / I. J. Dowman // Photogrammetric Record. 1998.-Vol. 16, No. 91.-pp. 5-18.

70. Faugeras, O. D. The calibration problem for stereo Text. / O. D. Faugeras, G. Toscani // Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. 1986. - June. - pp. 15-20.

71. Focken, D. Towards vision-based 3D people tracking in a smart room Text. / D. Focken, R. Stiefelhagen // Proc. IEEE Int. Conf. on Multimodal Interfaces. 2002. - pp. 400-405.

72. Fonseca, L. M. G. Registration techniques for multisensor remotely sensed imagery Text. / L. M. G. Fonseca, B. S. Manjunath // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -1996. Vol. 62, No. 9. -pp. 1049-1056.

73. Gabrani, M. Surface-based matching using elastic transformation Text. / M. Gabrani, O. J. Tretiak // Pattern Recognition 1999. - Vol. 32. - pp. 87-97.

74. Jahne, B. Digital Image processing Text. / B. Jahne. 6th, revised and extended edition. — Springer, Berlin, Germany, 2005. - 607 pp.

75. Javed, O. A hierarchical approach to robust background subtraction using color and gradient information Text. / O. Javed, K. Shafique, M. Shah // Proceedings of IEEE Workshops on Motion and Video Computing (MOTION '02) . 2002. - pp. 22-27.

76. Lagunovsky, D. Straight-line-primitive extraction in grey-scale object recognition Text. / D. Lagunovsky, S. Ablameyko // Pattern Recognition Letters.-1999.-Vol. 20, No. 10.-pp. 1005-1014.

77. Mustafa, A. Y. Optimum template selection for image registration using ICMM Text. / A. Y. Mustafa // In Proceedings of 9th British Machine Vision Conference. 1998. - pp. 287-296.

78. Prati, A. Shadow detection algorithms for traffic flow analysis: a comparative study Text. / A. Prati, I. Mikic, C. Grana and other // Proceedings of IEEE Intelligent Transportation Systems Conference. — 2001.-pp. 340-345.

79. Salvi, J. A Comparative Review of Camera Calibrating Accuracy Evaluation Text. / J. Salvi, X. Armangu, J. Batlle // Proceedings of 5th Ibero-American Symposium on Pattern Recognition. 2000. - pp. 1617— 1635.

80. Seul, M. Practical algorithms for image analysis description, examples, and code Text. / M. Seul, L. O'Gorman, M. J. Sammon. UK, Cambridge : Press Syndicate of the University of Cambridge, 2000. - 295 pp. - ISBN 0-521-66065-3.

81. Stauffer, CI Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking Text. / C. Stauffer, E. Grimson // IEEE Trans, on PAMI. 2000. - Vol. 22,No. 8.-pp. 747-757.

82. Stewart, С. V. Robust parameter estimation in computer vision Text. / C. V. Stewart // SIAM Reviews. 1999. - Vol. 41, No. 3. -pp. 513-537.

83. Tsai, R. Y. An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3-D Machine Vision Text. / R. Y. Tsai // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 1986. - pp. 364-374.

84. Weng, J. Camera Calibration with Distortion Models and Accuracy Evaluation Text. / J. Weng, P. Cohen, M. Herniou // IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence. 1992. -Vol. 14, No. 10. -pp. 965-980.