Исследование и разработка алгоритмов обработки сигналов систем видеонаблюдения для получения информации о параметрах движения протяженных объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Куринский, Вадим Юрьевич

• Куринский, Вадим Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Куринский, Вадим Юрьевич

Введение

Глава 1. .Устройства и способы измерения параметров движения протяженных объектов.

1.1. Обобщенная архитектура системы видеонаблюдения.

1.2. Устройства на основе доплеровского эффекта.

1.3. Понятие протяженного объекта в системах видеонаблюдения

1.4. Обзор устройств и систем измерения скорости протяженных объектов с использованием видеокамер.

1.4.1. Методика измерения скорости по всплескам яркости.

1.4.2. Методика выделения характерных точек.

1.4.3. Методика локализации зон видеоизображения.

1.4.4. Методика измерения скорости движения объектов, движущихся вдоль оси видеокамеры.

1.5. Методика выделения характерных областей.

1.6. Перспективы развития направления.

Выводы во главе 1.

Глава 2. .Методика измерения с обработкой совокупности строк

2.1. Определение наличия протяженного объекта в зоне действия системы видеонаблюдения.

2.2. Методика измерения смещения по строкам высотой 1 пиксель.

2.3. Методика измерения смещения по совокупности строк изображения.

2.4. Параметры прямоугольной области.

Выводы во главе 2.

Глава 3. .Алгоритмы повышения точности.

3.1. Оценка результатов измерений.

3.2. Алгоритм поиска блока в расширенной области.

3.3. Увеличение периода измерений.

Выводы во главе 3.

Глава 4. .Техническая реализация.

4.1. Результаты экспериментов.

4.1.1. 4-осный полувагон.

4.1.2. 4-осная цистерна для бензина и светлых нефтепродуктов.

4.1.3. Трамвай.

4.1.4. Электровоз постоянного тока ВJI10.

4.1.5. Ночная съемка эвакуатора.

4.2. Структурная схема системы.

4.3. Программное обеспечение системы измерения скорости движения протяженного объекта.

Выводы во главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка алгоритмов обработки сигналов систем видеонаблюдения для получения информации о параметрах движения протяженных объектов»

Актуальность темы. Настоящее время характеризуется бурным развитием систем видеонаблюдения и внедрением их во все сферы деятельности (промышленность, транспорт). Дополнительно к традиционному наблюдению за объектом системы видеонаблюдения обладают потенциальными техническими возможностями решать целый ряд задач. По мнению таких компаний как IBM и Cisco создание интегрированных систем видеоаналитики является важным направлением развития систем видеонаблюдения. Актуальными задачами, которые должны решать системы видеоаналитики в ближайшем будущем, являются: идентификация объектов и определение трасс их движения, измерение скорости движения объектов, внедрение систем видеонаблюдения в АСУ ТП, работающих в режиме реального времени, а также эффективное использование цифровых каналов за счет предобработки видеосигнала для передачи данных при определении дополнительных параметров объектов. Причем, если задачи определения появления посторонних объектов, их идентификации и построения трасс движения объектов в какой-то мере решены, то задача измерения, передачи и архивирования данных о параметрах движения протяженных объектов (скорости, ускорения) с помощью систем видеонаблюдения в режиме реального времени остается практически нерешенной.

Теоретическим и практическим вопросам разработки алгоритмов, способов, методов и устройств измерения скорости объектов посвящены работы российских ученых A.M. Абакумова, И.А. Бережной, В.А. Денцкевича, П.К. Кузнецова, B.C. Ляпидова, В.Ю. Мишина, В.И. Семавина, В.Н. Зыкова, В.К. Иванова, В.В. Сергеева, В.В. Мясникова и ряда зарубежных специалистов: P. Pirim, Tomio Echigo и др.

Однако существующие алгоритмы и устройства измерения скорости объектов, особенно протяженных, не обладают достаточным быстродействием, масштабируемостью и точностью, что позволяло бы системам видеонаблюдения работать в режиме реального времени.

Кроме того, скорость передаваемой с видеокамеры информации в формате HDTV составляет порядка 25 Мбит/с, из-за чего нередко возникают проблемы, вызванные нехваткой производительности используемых телекоммуникационных каналов. Поэтому в системах видеонаблюдения, число которых в стране исчисляется десятками тысяч, важно эффективно использовать цифровые каналы с малой шириной полосы пропускания за счет предобработки видеосигналов для передачи данных о параметрах движения объектов.

В связи с этим, в условиях возрастающих требований к расширению функциональных возможностей систем видеонаблюдения, работающих в режиме реального времени, актуальной является задача разработки методики и алгоритмов обработки сигналов видеосистем для измерения скорости движения протяженных объектов, позволяющих системам работать в режиме реального времени и сократить объем передаваемой по каналу связи и архивируемой информации.

Целью работы является расширение функциональных возможностей систем видеонаблюдения для измерения параметров движения протяженных объектов, путем разработки методов и алгоритмов обработки видеосигналов.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ существующих методов и устройств измерения скорости протяженных объектов.

2. Разработка методики обработки видеоизображения с целью получения информации о параметрах движения протяженных объектов.

3. Анализ влияния неинформативных факторов на измерение параметров движения протяженных объектов и разработка алгоритмов снижения этого влияния.

4. Создание программного обеспечения, позволяющего реализовать разработанную методику и алгоритмы измерения параметров движения протяженных объектов в режиме реального времени с требуемой производительностью и точностью в условиях воздействия внешних факторов.

5. Экспериментальная проверка разработанной методики и алгоритмов измерения скорости движения протяженных объектов в составе системы видеонаблюдения.

Методы исследования включают основные положения корреляционного анализа передачи и цифровой обработки сигналов систем видеонаблюдения, отдельных аспектов теории вероятности и математической статистики, теории погрешностей, объектно-ориентированного программирования.

Достоверность положений работы подтверждена экспериментальной проверкой разработанных методов и алгоритмов измерения скорости движения протяженных объектов в составе системы видеонаблюдения.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Предложена методика обработки совокупности строк изображения, подтвержденная патентом•№ 2398240, которая позволяет получать информацию о параметрах движения протяженных объектов и, тем самым, расширить функциональные возможности систем видеонаблюдения.

2. Разработан алгоритм поиска коррелированных областей смежных кадров видеоизображений, который позволяет повысить производительность обработки сигналов систем видеонаблюдения и сократить объем передаваемой информации по каналу связи.

3. Разработаны алгоритм обработки сигналов систем видеонаблюдения, компенсирующий влияние неинформативных факторов, и методика повышения точности измерения при малой скорости движения протяженного объекта за счет увеличения анализируемого временного интервала.

Практическая ценность работы.

1. Предложенная методика и разработанные алгоритмы обработки сигналов систем видеонаблюдения позволили разработать технические требования для проектирования аппаратуры измерения параметров движения протяженных объектов в режиме реального времени.

2. Разработано программное обеспечение для измерения скорости движения протяженных объектов в составе систем видеонаблюдения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методика обработки совокупности строк изображения с целью получения информации о параметрах движения протяженных объектов.

2. Алгоритм поиска коррелированных областей смежных кадров видеоизображений, позволяющий повысить производительность обработки сигналов систем видеонаблюдения.

3. Алгоритмы повышения точности измерения скорости движения протяженных объектов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: на XII, XIII и XV российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, 2005г., 2006г.); На Международной научно-технической конференции «Радиотехника и связь» (Саратов, СГТУ, 2007); На 7-ой международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Самара, ПГАТИ, 2006 г.); На конференции по проблемам техники и технологий телекоммуникаций: «Оптические технологии в телекоммуникациях» (Уфа, 2007г.); XV Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, ПГАТИ, 2008); На Международной научно-технической конференции «Радиотехника и связь» (Саратов, СГТУ, 2009); Конференции «Наука и образование транспорту» - (Самара, СамГУПС, 2009); Десятая Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Самара, ПТиТТ, 2009); XI Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Уфа, УГАТУ, 2010); XVIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, ПГУТИ, 2011).

Реализация результатов работы.

1. Разработаны технические требования к аппаратуре измерения скорости движения вагонов на сортировочных горках, утвержденные Департаментом автоматики и телемеханики ОАО «РЖД». Работа выполнялась в соответствии с планом НТР ОАО "РЖД" на 2010 год и использована в Ростовском филиале ОАО «НИИАС» РЖД.

2. Разработанные алгоритмы и программы внедрены в составе программных средств системы видеонаблюдения ст. Кинель Куйбышевской железной дороги, что позволило макетному образцу измерять скорость движения отцепов на сортировочной горке с требуемой точностью в режиме реального времени.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, в том числе 4 печатных работы в изданиях перечня, рекомендованного ВАК для публикации работ, отражающих основное научное содержание диссертаций, а так же получен патент на изобретение и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 140-а страницах, списка использованных источников из 122-х наименований и 4-х приложений на 28-и страницах. Диссертация содержит 120 рисунков и 7 таблиц. Общий объем диссертации 168 страниц.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Куринский, Вадим Юрьевич

Выводы во главе 4

Результаты эксперимента подтвердили достоверность предложенной методики и алгоритмов измерения параметров движения протяженных объектов.

На основе предложенных методики и алгоритмов реализовано программное обеспечение и создан опытный образец системы измерения скорости движения отцепов, которые были интегрированы в существующую систему видеонаблюдения на сортировочной горке ст. Ки-нель Куйбышевской железной дороги.

Реализация программного обеспечения позволило создать опытный образец системы измерения скорости движения отцепов на сортировочной горке ст. Кинель Куйбышевской железной дороги. Основные положения методики позволили сформировать технические требования «Аппаратуры измерения скорости движения на сортировочной горке», утвержденные Департаментом автоматики и телемеханики ОАО «РЖД». Работа выполнена в соответствии с планом НТР ОАО "РЖД" на 2010 год и использована в Ростовском филиале ОАО «НИИАС» РЖД.

127

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проанализированы существующие методы и устройства измерения скорости протяженных объектов. Показано, что устройства и система измерения скорости объекта на базе Доплеровского эффекта обладают ограниченными функциональными возможностями, что ограничивают их применение, а предлагаемые методики обработки сигналов систем видеонаблюдения обладают высокой погрешностью и низкой производительностью.

Во многих отраслях промышленности и транспорта существует необходимость измерения параметров движения (скорость, ускорение) протяженных объектов с помощью систем видеонаблюдения. Существующие системы видеонаблюдения не решают подобных задач.

Проанализировано методика выделения характерных областей с обработкой всего кадра и показано, что для нее требуются высокие вычислительные ресурсы, и она не может быть использована для систем видеонаблюдения, работающих в режиме реального масштаба времени. Кроме того, данная методика характеризуются неточностью позиционирования характерных областей изображения, обусловленной возможными ошибками нахождения расположения этих областей.

Именно поэтому задача разработки методик и алгоритмов, позволяющих расширить функциональные возможности систем видеонаблюдения в области измерения параметров движения протяженных объектов, с дальнейшей передачей данных по каналам связи с малой пропускной способностью стала актуальной.

Разработана методика обработки видеоизображения с целью получения информации о параметрах движения протяженных объектов. Методика обработки горизонтальной строки высотой в один пиксель характеризуется высоким быстродействием, но также и высокой погрешностью, из-за влияния внешних факторов, таких как вибрация самого объекта, вибрация видеокамеры, снег, дождь и т.д. Поэтому предложена методика обработки совокупности горизонтальных строк высотой т пикселей последовательных кадров, позволяющая получать данные о параметрах движения протяженных объектов (скорость, ускорение).

Эффективное использование вычислительных ресурсов предложенным способом позволяет создать систему видеонаблюдения с расширенными функциональными возможностями, которая способна работать в режиме реального времени, что является критическим требованием в ряде задач АСУ ТП.

Методика определения оптимальных параметров прямоугольной, области позволяет повысить быстродействие системы, приблизительно, на 2 порядка, что в общем случае позволяет определять параметры движения протяженного объекта в большем диапазоне скоростей движения от 3 до 100 км/ч.

Разработанные алгоритмы повышения точности измерения параметров движения протяженных объектов позволяют снизить случайную составляющую погрешности. При малых смещениях б изображения протяженного объекта погрешность измерений составляет порядка 10%, что является недопустимым в измерительных системах.Алгоритм создания расширенной прямоугольной области и поиска в ней эквивалентной области позволяет компенсировать низкочастотные источники помех, такие как вибрация протяженного объекта, обусловленная неровностями пути, вибрацией видеокамеры. А методика увеличения периода измерения при малых скоростях движения протяженного объекта позволяет снизить случайную составляющую погрешности до 1,5%.

Созданное программное обеспечение позволяет реализовать разработанную методику и алгоритмы измерения параметров движения протяженных объектов в режиме реального времени с требуемой производительностью и точностью в условиях воздействия внешних факторов.

Основные положения методики позволили сформировать технические требования «Аппаратуры измерения скорости движения на сортировочной горке». Экспериментальная проверка разработанной методики и алгоритмов измерения скорости движения протяженных объектов в составе системы видеонаблюдения подтвердила корректность и достоверность получаемых результатов, ^ что позволило создать опытный образец измерения скорости движения отцепов и испытать его на сортировочной горке ст. Кинель Куйбышевской железной дороги.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Куринский, Вадим Юрьевич, 2011 год

1. Васин H.H., Куринский В.Ю. Расширение функциональных возможностей систем видеонаблюдения // Вестник транспорта Поволжья, 2010, № 3, с. 59.

2. Чернов П.В., Чекурнов В.В., Лукошков B.C., Парилов В.А., Колесниченко H.H. Способ измерения скорости движения отцепов на сортировочной горке и устройство, его реализующее // Патент РФ. № 2229404, заявка 2000105688/28, 07.03.2000, опубл. 07.03.2000.

3. Б.М. Яворский, A.A. Пинский, "Основы физики. Том 2. Колебания и волны. Квантовая физика". -М.: Наука, 2003. 550 с.

4. М.М. Архангельский, "Курс физики. Механика". — М.: Просвещение, 1965. — 448 с. •

5. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / Авторы: А.И. Солонина, ДА. Улахович, С.М. Арбузов, Е.Б. Соловьева / Изд. 2-е испр. и пере-раб. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 768 е.: ил.

6. А.Б. Сергиенко. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003 - 604 е.: ил.

7. A.B. Оппенгейс, Р.В. Шафер. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./ Под ред. С.Я. Шаца. -М.: Связь, 1979.-416 е., ил.9. «Сокол М-С», скоростемерhttp://www.arms-expo.ru/site.xp/054057048124049048051057048.html

8. Радиолокационный измеритель скорости СОКОЛ М-Д (скоростемер) http://www. 1 avtorem.ru/pages/sokol-md.html

9. Измеритель скорости автотранспорта «Искра-1» http://www.i-radar.ru/faq/33-izmeritel-skorosti-avtotransporta-iskra-l.html

10. Измеритель скорости автотранспорта «Луч-2» http://www.i-radar.ru/faq/29-izmeritel-skorosti-luch-2.html

11. Радиолокационный индикатор скорости железнодорожных вагонов РИС-ВЗhttp ://www. istok-mw.ru/Products/reg/products2 1 .htm

12. А.И. Башмаков, И.А. Башмаков. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 е.: ил.

13. A.A. Амосов, Ю.А. Дубинский, Н.В. Копленова. Вычислительные методы для инженеров. -М.: Высшая школа, 1994. 544 с.

14. Е.П. Путятин, С.И. Аверин. Обработка изображений в робототехнике. — М.: Машиностроение, 1990. 320 с.

15. Проектирование IP сети для системы видеонаблюдения http://www.ciscoexpo.ru/expo2010/materials/videosurveillance/mkhlopot vsurv de sign.pdf

16. Дизайн сетевой инфраструктуры для систем IP видеонаблюдения. http://www.ciscoexpo.ru/expo2009/materials/vs/vsnetworkamarchen.pdf

17. Зачем нужна система видеонаблюдения? http://www.systemasb.ru/

18. Система видеонаблюдения за 2 4 объектами http://www.akvilona.ru/serv/cctv/2-8camera.htm

19. Система видеонаблюдения http://avs50.ru/view post.php?id—135

20. Видеонаблюдение объектов http://www.ip-link.ru/video systems/services 13.html

21. Дистанционные системы видеонаблюденияhttp://www.itain.spb.ru/videosupervision-and-connection/controlled-from-distance-systems-of-videosupervision

22. Системы видеонаблюдения на промышленных и протяженных объектах http://www.tahion.spb.ru/book/vvedenie

23. Решения Cisco для построения систем IP видеонаблюдения. http://www.ciscoexpo.ru/expo2009/materials/vs/vsintroamarchen.pdf.

24. Новые перспективы систем видеоаналитики. http://www.ciscoexpo.ru/expo2009/materials/vs/ISS.pdf

25. Васин H.H., Баранов A.M., Куринский В.Ю., Пронькин A.A. Обработка изображений для управления технологическими процессами на транспорте. Проблемы техники и технологии телекоммуникаций: Материалы VII Межд. НТК. Самара: ПГАТИ, 2006 с.79-80.

26. Афанасенко, А. С. Обработка данных при измерении скорости протяженного подвижного объекта / А. С. Афанасенко // Научная сессия ГУАП: сб. докл.: в 3 ч. Ч. П. Технические науки. ГУАП. СПб. 2008. С. 3-6.

27. Афанасенко, А. С. Повышение достоверности измерения движения на видеоизображении с помощью нечеткой логики / А. С. Афанасенко // Научная сессия ГУАП: сб. докл.: в 3 ч. Ч. I. Технические науки. ГУАП. СПб. 2006. С. 124-126.

28. Афанасенко, А. С. Аналитическая обработка изображения движущегося железнодорожного состава / А. С. Афанасенко // Научная сессия ГУАП: сб. докл.: в 3 ч. Ч. П. Технические науки. ГУАП. СПб. 2007. С. 5-8.

29. Афанасенко, А. С. Высокоточное измерение движения на видеоизображениях /

30. A. С. Афанасенко // 4-я Международная научно-техническая конференция «Цифровые и информационные технологии в электронной медиаиндустрии 2006»: тез. докл. ГУКиТ. СПб. 2006. С. 24.

31. Абакумов A.M., Бережной И.А., Денкевиц В.А, Кузнецов П.К., Ляпидов

32. B.C., Мишин В.Ю., Семавин В.И. Способ измерения параметров движения протяженного объекта со случайным распределением яркости // Патент РФ. № 753244, заявка 2726238/23, 14.02.1979, опубл. 20.09.2006.

33. B.B. Мясников, B.B. Сергеев. Отчет ЗАО «Компьютерные технологии» об опытно конструкторской работе: «Разработка устройства измерения скорости движения железнодорожных вагонов на сортировочной горке». — Самара, 2001 г. 25 с.

34. Tomio Echigo. Apparatus and method for detecting a velocity of a moving ob-kect // Патент США. № 5771485, заявка 632539, 19.04.1996, опубл. 23.01.1998.

35. Васин H.H., Куринский В.Ю. Обработка видеосигналов для измерения скорости движения железнодорожных вагонов на сортировочной горке. Компьютерная оптика, 2005. №27. С. 185-188.

36. Васин H.H., Куринский В.Ю. Метод измерения скорости движения железнодорожных вагонов на сортировочной горке. // Инфокоммуникационные технологии, 2005. ТЗ. - №1. - С. 40-44.

37. Васин H.H., Баранов A.M., Дворянинов П.Ю., Куринский В.Ю., Пронькин A.A. Метод межкадровой разности для измерительных систем. «Радиотехника и связь», Материалы МНТК. Саратов, СГТУ 2007, с. 67-71.

38. Куринский В.Ю. Метод амплитудного сравнения участков изображений для вычисления скорости движения железнодорожных вагонов. Радиотехника и связь, Материалы МНТК. Саратов, СГТУ 2007, с. 75-82.

39. Васин H.H., Куринский В.Ю. Метод обработки видеосигналов для измерительных систем. Проблемы техники и технологии телекоммуникаций: «Оптические технологии в телекоммуникациях». — УФА 2007, с. 161.

40. Куринский В.Ю. Система измерения скорости движения железнодорожных вагонов на сортировочной горке. Конференции «Наука и образование транспорту» — Самара, СамГУПС, 2009.

41. Васин H.H., Куринский В.Ю. Метод обработки. Видеосигналов для измерения скорости движения протяженных объектов // Инфокоммуникационные технологии, 2010. ТЗ. - №2. - С. 36-39.

42. Васин H.H., Куринский В.Ю. Способ измерения скорости движения протяженных объектов // Патент РФ. №' 2398240, заявка 2009112710/ 28, 06.04.2009, опубл. 27.08.2010, Бюл. № 24.

43. Заказнов Н.П., Кирюшин С.И., Кузичев В.И. Теория оптических систем. М.: Машиностроение 1992.

44. Бегучев В.П., Филачев A.M., Чапкевич A.JI. Электронно-оптические преобразователи. Состояние и тенденции развития. Прикладная физика, 1999. №2.

45. Е.М. Гершензон, H.H. Малов, А.Н. Мансуров. Оптика и атомная физика. М.: Издательский центр «Академия», 2000. 378 с.

46. Борн М., Вольф Э. Основы оптики. М.: Наука, 1973. 718 с.

47. Методы компьютерной обработки изображений. Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физмалит, 2004. 784 с.

48. A.A. Харкевич. Борьба с помехами. Издание второе, исправленное М.: Изд-во «Наука», 1965 - 275 С.

49. Васин H.H., Куринский В.Ю., Пронькин A.A. Погрешность измерения параметров объекта при обработке видеосигналов. Конференции «Наука и образование транспорту» Самара, СамГУПС 2009, с. 143.

50. Bernd Jahne. Digital Image Processing, 5th, revised and extended edition. Springer Verlag Berlin, 2002.

51. Bernd J'ahne. Digital Image Processing, 5th, revised and extended edition. Springer Verlag Berlin, 2002.

52. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие / Грузман И.С., Киричук B.C. и др. — Новосибирск: НГТУ, 2002. — 352 с.

53. Б. Яне. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. — М.: Техносфера. 2007.-581 е.: ил.

54. У. Прэтт. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. -Кн.1 -312 е.: ил.

55. У. Прэтт. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. -М.: Мир, 1982. -Кн.2-480 е.: ил.

56. Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: Высш. шк., 1983.-295 е.: ил.

57. A.A. Юдашкин. Распознавание растровых изображений с помощью динамической нейронной сети, заданной в пространстве комплексных чисел. // Известия Самарского научного центра РАН. 2003. — С. 127-133.

58. Э.Т. Романычева, Т.Ю. Соколова, Г.Ф. Шандурина. Инженерная и компьютерная графика. — 2-е изд., перераб. -М.: ДМК Пресс, 2001. 592 е.: ил.

59. Т. Павлидис. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Мир, 1986.-396 е.: ил.

60. Image Analysis, Sediments and Paleoenvironments. Edited by Pierre Francus. Spinger Science + Business Media, Inc. — 330 p.

61. А.Ю. Поляков, В.А. Брученцев. Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах на Visual С++, 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: БВХ-Петербург, 2003 - 560 е.: ил.

62. В.В. Яншин, Г.А. Обработка изображений на языке Си для IBM PC: Алгоритмы и программы. — М.: Мир, 1994. 553 е.: ил.

63. Я.А. Фурман, Юрьев А.ФН., Яншин В.В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. — Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1992.-248с.

64. Jim Casaburi. 2D Cleaner Filter. Denoising filters comparison results CS MSU graphics&media lab Moscow, 05 apr 2003: 2-4.

65. P.B. Хемминг. Цифровые фильтры. Перевод с английского В.И. Ермиши-на / Под ред. Профессора A.M. Трахтмана. — М.: Советское Радио, 1980. 224 С.

66. Колос М.В., Колос И.В. Методы оптимальной линейной фильтрации / Под ред. В.А Морозова. М.: Изд-во МГУ, 2000. - 102 с.

67. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, A.B. Кревецкий, А.К. Передеев, A.A. Роженцов, Р.Г. Хафизов, И.Л. Егошина, А.Н. Леухин; Под ред. Я.А. Фурмана. — 2-е изд., испр.-М.: Физмалит, 2003. 592 с.i

68. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005.- 1072 с.

69. Е.А. Бутаков и др. Обработка изображений на ЭВМ/Е. М.: Радио и связь, 1987.-240 е.: ил.

70. Л.П. Ярославский. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Советской радио, 1979. — 312 е.: ил.

71. Р. Дуда, П. Харт. Распознавание образов и анализ сцен. Пер. с англ. М.: Мир, 1976.-509 с.

72. А. Фор. Восприятие и распознавание образов. / Пер. с фр. A.B. Середин-ского; под ред. Г.П. Катыса М.: Машиностроение, 1989. - 272 с.

73. Густав Олссон, Джангуидо Пиани. Цифровые системы автоматизации и управления. — СПб.: Невский Диалект, 2001. — 557 е.: ил.

74. Д. Даджион, Р. Мерсеро. Цифровая обработка многомерных сигналов. Пер. с англ. -М.: Мир, 1988.-488 с.

75. В. В. Гнеденко. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1988. - 451 с.

76. В. П. Чистяков. Курс теории вероятностей. — М.: Наука, 1982. 224 с.

77. А. А. Боровков. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1988. 367 с.

78. Б. А. Севастьянов. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.: Наука, 1982. - 256 с.

79. Д. Марр. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. Пер. с англ. Под ред. И.Б. Гуревича. М.: Радио и связь, 1987. - 400 е.: ил.

80. B.C. Гутников. Фильтрация измерительных сигналов. — JL: Энергоатом-издат. Ленингр. отд-ние, 1990. — 192 е.: ил.

81. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображений. -М.: Энергия, 1977. 160 с.

82. Pearson К., On lines and planes of closest fit to systems of points in space, Philosophical Magazine, (1901) 2, 559—572.

83. Sylvester J.J., On the reduction of a bilinear quantic of the nth order to the form of a sum of n products by a double orthogonal substitution, Messenger of Mathematics, 19(1889), 42—46.

84. Л.М. Финк. Теория передачи дискретных сообщений. Изд. 2-е, переработанное, дополненное. Изд-во «Советское радио», 1970, 728 С.

85. Ю. Сато. Обработка сигналов. Первое знакомство / Под ред. Ё. Амэмия. Изд-во ОДЭКА, 1999 174 С.

86. Л. Френке. Теория сигналов. Нью-Джерси, 1969 г. Пер. с англ., под ред. Д.Е. Вакмана. М., «Сов. радио», 1974, 344 С.

87. A.M. Трахтман, В.А. Трахтман. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. Изд-во «Советское радио», 1975, 208 С.

88. Э. Айфичер, Б. Джервис. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. — 992 е.: ил.

89. Применение компьютерной обработки сигналов. Под ред. Э. Оппенгейма. М.: Мир, 1980. 552 е.: ил.

90. Л. Рабинер, Б. Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. Пер. с англ., под ред. Ю.И. Александрова. — М.: Мир, 1978. 848 с.

91. Р. Блейхут. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 448 е.: ил.

92. Л.М. Гольденберг и др. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие вузов / 2-изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1990. — 256 е.: ил.

93. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ., под ред. A.M. Трахтмана. М.: «Советское радио», 1973. 368 с.

94. Печинкин В. А., Тескин О. И., Цветкова Г. М. и др. Теория вероятностей: Учеб. для вузов / Под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. — М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1998. — 456 с. (Сер. Математика в техническом университете; Вып. XVI).

95. Зайдель А.Н. Погрешности измерений физических величин. Л.: Наука, 1985. -112 с.

96. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления: Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1986. -448 е., ил.

97. Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее приложения. Пер. с англ. М.: Мир, 1972. - 316 е., ил.

98. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения. М.: Мир. 1980.

99. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. М.: Мир. 1998.

100. Стрижов В. В. Методы индуктивного порождения регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН. 2008. 55 с.

101. Демидович Б.П., Марон И.А., Шувалова Э.З. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. М., 1967 г., 368 е., ил.

102. В.А. Зорич. Математический анализ. Часть I. Изд. 2-е, испр. и доп. М.: ФАЗИС, 1997. -xiv + 554 с.

103. В.А. Зорич. Математический анализ: Учебник. Часть II. М.: Наука Главная редакция физико-математической литературы, 1984. — 640 с.

104. Ч. Лоусон, Р. Хенсон. Численное решение задач метода наименьших квадратов. Пер. с англ. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986 - 264 с.

105. Б.В. Дворяшин. Основы метрологии и радиоизмерения: Учеб. Пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1993. — 320 е.: ил.

106. Васин H.H., Куринский В.Ю. Статистический анализ данных при обработке видеосигнала в измерительных системах. Радиотехника и связь, Материалы МНТК. Саратов, СГТУ 2009.

107. Тэйлор Дж. Введение в теорию ошибок. М.: Мир, 1985. - 271 с.

108. Васин H.H., Куринский В.Ю. Статистический анализ данных при обработке видеосигнала в измерительных системах. «Радиотехника и связь», Материалы МНТК. Саратов, СГТУ 2009.

109. Куринский В.Ю. Интерполяция изображений для повышения точности обработки видеосигналов в измерительных системах. «Радиотехника и связь», Материалы МНТК. Саратов, СГТУ 2009

110. Куринский В.Ю. Способы повышения точности результата в задачах измерения параметров движения объектов. Десятая Международная научно-техническая конференция "ПРОБЛЕМЫ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ" Самара, ПТмТТ-2009.

111. Cisco 4300 IP Camera HD Day/Night (CIVS-IPC-4300) http://www.shop.mcart.ru/goods/90604 cisco CIVS-IPC-4300

112. Универсальная IP-камера Cisco 2500 «день-ночь» с WDR, микрофоном и разрешением D1 при 25 к/сhttp://www.ip-videosystems.ru/news/ip-camera.ahtm

113. Сетевая камера AXIS 221 для круглосуточного видеонаблюдения http://www.axis.com/ru/products/cam 221/

114. BD4070-K12 Цветная IP-камера КМОП 1/3", 2 Мрх, День/Ночь, уличное исполнение в термокожухеhttp://www.aktivsb.ru/prod-12104.html120. МВК-8152ц ДВ (2,8-11мм)http://www.expert-video.ru/catalog/videocameras-colour/ulichnye/mvk-8152tsdv/

115. BD4070H-K12 Уличная IP-камера, 2 мегапикселя, День/Ночь. 0.5 лк(День)/0.01 (Ночь), H.264/MJPEGhttp://www.aktivsb.ru/prod-12099.html

116. Описание среды программирования Borland Delphi 8.0 http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/borland/delphi8.htm

117. ПРИЛОЖЕНИ №2. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ