Розроблено семантичні моделі сценаріїв на базі мережі Петрі для підвищення достовірності розпізнавання сценаріїв в інтелектуальних системах відеоспостереження. Запропоновано семантичну модель для представлення сценаріїв у відеопотоці за рахунок адаптації мережі Петрі для роботи з відеоданими. Для забезпечення можливості враховувати комплексні часові відношення між подіями набула подальшого розвитку модель представлення часових відношень між подіями за рахунок використання елементів мережі Петрі для представлення відношень темпоральної логіки. Розроблена семантична модель дозволяє моделювати сценарії з урахуванням комплексних часових і просторових відношень між окремими подіями. Для роботи з імовірнісними відеоданими запропоновано комбіновану семантичну модель представлення сценаріїв на базі адаптованої мережі Петрі й імовірнісної моделі з байєсівським рекурсивним оцінюванням і фільтром часток. Ця модель дозволила здійснити подальший розвиток структурно-статистичного розпізнавання сценаріїв, що, у свою чергу, дозволило істотно підвищити достовірність розпізнавання сценаріїв під час інтелектуального відеоспостереження.

• Годовиченко Микола Анатолійович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"