Беспалов Александр Павлович — аспирант
198035, г. Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Bespalov, Aleksandr P. — postgraduate student
5/7 Dvinskaya Str., St. Petersburg, 198035
Каретников Владимир Владимирович — доктор технических наук, профессор
198035, г. Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Karetnikov, Vladimir V. — Dr. of Technical Sciences, professor
5/7 Dvinskaya Str., St. Petersburg, 198035
Темой работы является исследование проблемы обеспечения мониторинга движения судов, в том числе маломерных на внутренних водных путях, расположенных в границах крупных населенных пунктов. Отмечается, что такая ситуация обусловлена в первую очередь ограничениями в применении радиолокационных систем и радиотехнических средств, работающих в ультракоротковолновом частотном диапазоне в черте города. Акцентируется внимание на том, что в крупных городах Российской Федерации внедрены и успешно используются системы видеонаблюдения. Рассмотрена система, действующая в г. Москве для наблюдения за акваторией в черте города в рамках системы управления движением транспорта. В зону действия камер попадает большинство участков внутренних водных путей, расположенных в черте г. Санкт-Петербурга. Рассмотрены возможные подходы использования городской системы видеонаблюдения для мониторинга акватории в черте г. Санкт-Петербурга. Описаны технологии на основе искусственных нейронных сетей потенциально пригодные для идентификации судов и определения их точного местонахождения в заданный момент времени. Проанализированы преимущества и недостатки рассмотренных методов, а также предложен вариант решения обратной задачи пеленга судов (с берега) с применением систем видеонаблюдения, состоящее из двух камер. Предложен алгоритм работы системы для идентификации и определения параметров движения судов. Проанализирован отечественный и зарубежный опыт решения проблем идентификации судна с использованием систем видеонаблюдения, а также определения параметров движения судов. В качестве решения предложены следующие нейронные сети: поиск объекта и распознавание текста как основа для дальнейшего изучения исследуемой проблемы.
At present, there is a problem on inland waterways located within the boundaries of large settlements to ensure monitoring of vessel traffic, including small vessels. This situation is due to limitations on the use of traditional means of monitoring of inland waterway vessels, caused primarily by restrictions on the use of radar systems and radiotechnical means operating in the ultrashortwave frequency range within the city limits. At the same time in large cities of the Russian Federation implemented and successfully used video surveillance systems. The system operating in the city of Moscow to monitor the water area within the city as part of the city traffic control system is considered. Most of the sections of inland waterways located within the limits of St. Petersburg fall within the range of the cameras. The article considers possible approaches to use the city video surveillance system for monitoring the water area within the city limits of St. Petersburg. The paper describes technologies based on artificial neural networks potentially suitable for identification of ships and determination of their exact location at a given moment of time. Advantages and disadvantages of the considered methods are analyzed, as well as a variant of solving the inverse problem of bearing of ships (from the shore) using video surveillance systems consisting of two cameras is proposed. The algorithm of the system operation for identification and determination of vessel movement parameters is proposed. Domestic and foreign experience of solving the problems of vessel identification using video surveillance systems, as well as determining the parameters of vessel movement is analyzed. Several neural networks (object detection, text recognition) are proposed as a solution as a basis for further study of the described problem.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.