Архитектура программного обеспечения для многокамерного сопровождения в системах видеонаблюдения с децентрализованной структурой

В статье представлен вариант архитектурных решений программного обеспечения, поддерживающего специальную функцию видеоаналитики – многокамерное сопровождение в системах видеонаблюдения, реализованных по принципу децентрализованного обмена управляющей информацией. На основе возможностей имеющихся аппаратных платформ интеллектуальных камер видеонаблюдения, а также проведенного анализа и обобщения существующих архитектур распределенных вычислительных систем предложены подходы к функциональному проектированию и последующей реализации модулей программного обеспечения, обеспечивающих протокол обмена сообщениями в ходе процесса многокамерного сопровождения объекта. Выделены функции многокамерного сопровождения, ориентированные на архитектуру сети «точка-точка» CAN (Content Addressable Network). Предложена аппаратнопрограммная реализация такой сети на основе протоколов CAN (Controller Area Network) – архитектура С2С (CAN2CAN). Определены особенности реализации модулей программного обеспечения в зависимости от типа управления функциями распределенной вычислительной системы и аппаратных особенностей интеллектуальных видеокамер. На примере ряда практических реализаций программного обеспечения для контроллеров с открытым исходным кодом представлена, как обобщенная многоуровневая архитектура программного обеспечения видеоаналитики функции многокамерного сопровождения, так и архитектурные шаблоны модулей и программного обеспечения, реализующего децентрализованное взаимодействие множества интеллектуальных видеокамер в процессе многокамерного сопровождения в C2C сети.

1. Rinner B., Wolf W. An Introduction to Distributed Smart Cameras. IEEE Xplore. 2008;96(10):1565-1575.

2. Barthélemy J. et al. Edge-computing video analytics for real-time traffic monitoring in a smart city. Sensors. 2019;19(9):2048.

3. Quaritsch M., Kreuzthaler M., Rinner B., Bischof H., Strobl B. Autonomous Multi-Camera Tracking on Embedded Smart Cameras. EURASIP Journal on Embedded Systems. 2007;092827.

4. Rowe A., Goel D., Rajkumar R. FireFly Mosaic: A Vision-Enabled Wireless Sensor Networking System. In Proc. of the 28th IEEE International RealTime Systems Symposium RTSS 2007. D. Goel, Ed. 2007:459-468.

5. Hu P. MeshVision: an adaptive wireless mesh network video surveillance system Multimedia systems. 2010;16(4-5);243-254.

6. Fleck S., Loy R., Vollrath C., Walter F., Straßer W. SmartClassySurv – A Smart Camera Network for Distributed Tracking and Activity Recognition and its Application to Assisted Living. In Proc. of the 1st ACM/IEEE Int. Conference on Distributed Smart Cameras ICDSC ’07, Sept. 2007:211-218.

7. Прохоров П. Обоснование структуры программного обеспечения «умной» камеры видеонаблюдения. Математические структуры и моделирование. 2015;3(35):81-90.2015;3(35):81-90.

8. Зыков В.Н., Кашковский В.В. Исследование методов обнаружения объектов и построения траектории их движения в системах видеонаблюдения. Студенческий. 2017;8-1:20-24.

9. Wolf W., Ozer B., Lv T. Smart Cameras as Embedded Systems. IEEE Computer. 2002;35(9):48-53.

10. Лебеденко Е.В., Николаев Д.А. Моделирование процесса децентрализованного управления многокамерным сопровождением объектов в подсистеме видеоаналитики системы видеонаблюдения. Системы управления и информационные технологии. 2019;4:41-46.

11. Николаев Д.А., Лебеденко Е.В. К вопросу о моделировании систем с децентрализованным управлением при многокамерном сопровождении объектов слежения. Информационные технологии моделирования и управления. 2019;2(116):90-99.

12. Николаев Д.А., Лебеденко Е.В., Пимонов Р.В. Подходы к имитационному моделированию системы видеонаблюдения с децентрализованной структурой и подсистемой видеоаналитики, реализующей функцию многокамерного сопровождения объектов. Системы управления и информационные технологии. 2020;2:9-14.

13. Лебеденко Е.В., Николаев Д.А. Алгоритмы децентрализованного управления многокамерным сопровождением в телевизионных охранных системах. XI Всероссийская межведомственная научная конференция «Актуальные направления развития систем охраны, специальной связи и информации для нужд государственного управления», Академия ФСО России. 2018.

14. Dias F., Berry F., Serot J., Marmoiton F. Hardware, Design and Implementation Issues on a Fpga-BasedSmart Camera. In Proc. of the 1st ACM/IEEE Int. Conference on Distributed Smart Cameras ICDSC ’07, Sept. 2007:20-26.

15. Smart cameras embed processor power. Доступно по: https://www.vision-systems.com/cameras-accessories/article/16738353/smart-cameras-embed-processor-power (дата обращения 16.09.2020).

16. TMDSCSK388 DM38x Camera Starter Kit (CSK). Доступно по: https://www.ti.com/tool/TMDSCSK388 (дата обращения 21.09.2020).

17. Ratnasamy S. A scalable content-addressable network. ACM. 2001;31(4):161-172.

18. ISO 11898-1:2015 Road vehicles – Controller area network (CAN) – Part 1: Data link layer and physical signalling. Доступно по: https://www.iso.org/standard/63648.html (дата обращения 15.10.2020).

19. Щербаков А. Протоколы прикладного уровня CAN-сетей. Современные технологии автоматизации. 1999;3:1-10.

20. PC card PCI-104 – PROFINET IO-Device. Доступно по: https://www.hilscher.com/products/product-groups/pc-cards/pci-104/cifx-104c-re-rpns/ (дата обращения 19.10.2020).