КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2020)

Розмір шрифта: 
РОЗПІЗНАВАННЯ ПОЗАШТАТНИХ СИТУАЦІЙ У МОБІЛЬНІЙ СИСТЕМИ БЕЗПЕКИ «BUMBLEBEE»
Володимир Іванович Месюра, Ірина Ігорівна Хазівалієва

Остання редакція: 2019-11-27

Анотація


Досліджується проблема створення мобільної системи міської безпеки «Bumblebee». Розглядаються питання машинного навчання, розпізнавання, нечіткої класифікації та кластеризації «нетипових» та «позаштатних» ситуацій. 


The problem of mobile city secure system «Bumblebee» is exploring. The questions of machine learning, recognition, fuzzy inference, clustering of «non-typical» and «extraordinary» situation are reviewing.




Ключові слова


система безпеки; машинне навчання; інтелектуальний аналіз даних; розпізнання образів; нечітка логіка; security system; machine learning; data mining; recognition of patterns; fuzzy logic

Посилання


1. Кириллов Игор. Цифровое наблюдение в мире и в Украине: рінок, технологи, перспективі. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.sib.com.ua/sib-4-89-2016/04-cifr-video.pdf

 

2. Tadviser. Государство. Бизнес. ИТ / Видеонаблюдение (мировой рынок)  [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Видеонаблюдение_(мировой_рынок).

 

3. Безпечне місто: використання інтелектуальних технологій для громадської безпеки [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.unian.ua/science/10088759-bezpechne-misto-vikoristannya-intelektualnih-tehnologiy-dlya-gromadskoji-bezpeki.html

 

4. О. Волик, В. Месюра. Інтелектуальний модуль планування схеми відеоспостереження// Контроль  і  управління  в  складних  системах  (КУСС-2018). ХІV Vіжнародна конференція. Тези доповідей. Вінниця, 15-17 жовтня 2018 року. – Вінниця: ВНТУ. – 2018. – c.135

 

5. О. Корчиста, В. Месюра (Україна, Вінниця) Розробка нечіткої бази знань гібридного модулю планування шляху // Контроль  і  управління  в  складних  системах  (КУСС-2018). ХІV Vіжнародна конференція. Тези доповідей. Вінниця, 15-17 жовтня 2018 року. – Вінниця: ВНТУ. – 2018. –  C.138

 

6. Скрипкина А.А. Обзор методов обнаружения движущегося объекта по видеоизображениям // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3-1. С. 126–129.

 

7. Обухова Н.А. Обнаружение и сопровождение движущихся объектов методом сопоставления блоков // Информационно-управляющие системы. 2004. № 1. С. 30–35.

 

8. Колмыков Д.В., Кручинин А.Ю. Распознавание ситуаций в распределенной системе видеонаблюдения без единого центра // Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук: сб. тр. III науч.-практич. Всерос. конф. 2017. С. 276–280.

 

9. Фу К. Структурные методы в распознавании образов; [пер. с англ. З.В. Завалишина, С.В. Петрова, Р.Л. Шейнина; под ред. М.А. Айзермана]. М.: Мир, 1977. 319 с.

 

10. Паклин Н. Б., Орешков .В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD): Учебное пособие, 2-е узд., испр. – СПб.: Питер. – 2013. – 704 с.

 

11. В.В.Девятков, И.И.Лычков. Распознавание ситуаций на множестве движущихся объектов с использованием нечетких конечных автоматов и динамического программирования [Електронний ресурс] – Режим доступу:  https://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-situatsiy-na-mnozhestve-

dvizhuschihsya-obektov-s-ispolzovaniem-nechetkih-konechnyh-avtomatov-i-dinamicheskogo/viewer

 

12. Митюшкин Ю.И. Soft Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний / Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. – Винница : Универсум-Винница, 2002. – 145с.

 

13. Mesyura V. I. Improvement of fuzzy values ranking indexes for automation of man-caused swift-flowing emergencies liquidation / V. I. Mesyura, O. A. Sharygin // Nauka i studia. - 2013. - No 17 (85) - P. 11 - 16.

 

14. Месюра В. I. Модель прийняття рішень для задач ліквідації швидкоплинних надзвичайних ситуацій / В. I. Месюра, О. А. Шаригін // Обчислювальний інтелект (результати, проблеми, перспективи): Матеріали 1-i Міжнародної науково – технічної конференції (10 - 13 травня 2011 р., Черкаси). - 2011. - С. 454.

 

15. Bishop, Christopher. Pattern Recognition and Machine Learning. – Springer, 2006- 738 p.

 

16. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. –  М.: ДМК-Пресс, 2018. – 652 с.

 

17. Тасьмук Д., Месюра В. Оптимізація міського трафіку за допомогою генетичного алгоритму // «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА-2018»,  Одинадцята  міжнародна науково-практична конференція ІОН-2018, 22-25 травня, 2018 : Збірник праць. – Вінниця : ВНТУ, 2018 – с. 24-25

 

18. Корчиста О., Месюра В. Гібридний модуль планування шляху мобільного робота у динамічному середовищі // «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА-2018»,  Одинадцята  міжнародна науково-практична конференція ІОН-2018, 22-25 травня, 2018 : Збірник праць. – Вінниця : ВНТУ, 2018 –343 с. 26-27


Повний текст: PDF