КЛИЕНТ-СЕРВЕРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПАРКОВКАМИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ СИСТЕМ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Просмотров аннотации: 198
Загрузок PDF: 117
pdf (rus)
Опубликован: май 12, 2022
DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1624-2022-38-4-32-37
Ключевые слова:
интеллектуальное видеонаблюдение, парковочные места, Smart City, сверточная нейронная сеть intelligent video surveillance, parking spaces, Smart City, convolutional neural network
Выпуск
№ 4 (2022)
Раздел
Информатика, вычислительная техника и управление

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

А. В. ХОДОСЕВИЧ
Полоцкий государственный университет
Р. П. БОГУШ
Полоцкий государственный университет
https://orcid.org/0000-0002-6609-5810

Аннотация

Представлена веб-система для контроля и управления парковками на основе анализа изображений, формируемых видеокамерами наблюдения. Для сегментации парковочных мест разработан алгоритм, позволяющий автоматически определять координаты парковочных мест на кадрах видео с использованием адаптивного алгоритма бинаризации Оцу и алгоритма Хафа для обнаружения линий. Классификация парковочных мест по типу занятости выполняется с применением сверточной нейронной сети ResNet50. Приведены особенности реализации серверной части, описана разработанная диаграмма классов и их основное назначение. Клиентская часть системы представляет собой адаптивный веб-сайт, доступ к которому можно получить с помощью персонального компьютера или мобильного устройства. Показаны примеры основных функциональных возможностей программного обеспечения.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ХОДОСЕВИЧ, А. В., & БОГУШ, Р. П. (2022). КЛИЕНТ-СЕРВЕРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПАРКОВКАМИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ СИСТЕМ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки, (4), 32-37. https://doi.org/10.52928/2070-1624-2022-38-4-32-37
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Биография автора

Р. П. БОГУШ, Полоцкий государственный университет

канд. техн. наук, доц.

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Библиографические ссылки

Duan, L. , Lou, Y., Wang, S., Gao, W., & Rui, Y. (2019). AI Oriented Large-Scale Video Management for Smart City: Technologies, Standards and Beyond. IEEE MultiMedia, (26), 8–20. DOI: 10.1109/MMUL.2018.2873564.

Khan, P. W., Byun, Y.-C., & Park, N. (2020). A Data Verification System for CCTV Surveillance Cameras Using Blockchain Technology in Smart Cities. Electronics, 9(3), 1–21. DOI: 10.3390/electronics9030484.

Tian, L., Wang, H., Zhou, Y., & Peng, C. (2018). Video big data in smart city: Background construction and optimization for surveillance video processing. Future Generation Computer Systems, (86), 1371–1382. DOI: 10.1016/j.future.2017.12.065.

Novotny, R., Kuchta, R., & Kadlec, J. (2014). Smart city concept, applications and services. Journal of Telecommunications System & Management, (3), 1–8. DOI: 10.4172/2167-0919.1000117.

Bohush, R. P., Ablameyko, S. V., & Yarashevich, P. V. (2018). Struktura intellektual'noy videosistemy upravleniya parkovkami. Informatsionno-kommunikatsionnyye tekhnologii: dostizheniya, problemy, innovatsii (IKT-2018) (254–256). Novopolotsk: PGU. https://elib.psu.by/bitstream/123456789/22255/5/%d0%91%d0%be%d0%b3%d1%83%d1%88_%d1%81254-256.pdf. (In Russ.).

Bohush, R., Yarashevich, P., Ablameyko, S., & Kalganova, T. (2018). Extraction of Image Parking Spaces in Intelligent Video Surveillance Systems. Machine Graphics & Vision, (27), 47–62. DOI: 10.22630/MGV.2018.27.1.3.

Рекомендуемые статьи автора (авторов)

1 2 > >>