Optimal Placement of Cameras in a Distributed Video Surveillance System

Authors

  • R. R. Galimov Orenburg State University
  • A. Y. Kruchinin Orenburg State University

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2018-3-192-197

Keywords:

distributed video surveillance system, particle swarm method, layout of video cameras

Abstract

The relevance of the topic is determined by the widespread development of distributed video surveillance systems characterized by a large number of video cameras and located on a large territory. The efficiency of distributed video surveillance systems depends on a variety of factors, such as the recognition algorithms used, the technical characteristics of cameras and data processing facilities. Also, the quality of the video surveillance system largely depends on the topology of the placement of video cameras. The objective function minimizes the number of cameras while providing the required level of veracity of event recognition. It is believed that the quality of recognition mainly depends on the spatial resolution of the recognized object on the video frame. This parameter is determined by the technical characteristics of the camera and the distance to the recognized object. When crossing the field of view of several cameras and the possibility of combining their results increases an estimation of veracity of object recognition. Thus, when locating cameras in a controlled area, it is necessary to take into account a number of parameters: coordinates, viewing angles, areas of intersection of the field of view of cameras. This problem is characterized by high computational complexity. Therefore, to obtain the result for an acceptable time, an algorithm for optimizing the topology based on the method of swarm particles is proposed. The presented approach to optimize camera placement topology will reduce the time of designing a video surveillance system.

Author Biographies

R. R. Galimov, Orenburg State University

PhD in Engineering

A. Y. Kruchinin, Orenburg State University

PhD in Engineering

References

Шумейко М. Классификация инструментов для проектировщиков систем видеонаблюдения // Алгоритм безопасности. 2013. № 1. С. 14-17.

Расчет системы видеонаблюдения. URL: http://www.jvsg.com/download/raschet-videonabludenia.pdf (дата обращения: 13.11.2017).

Локтев А. А., Алфимцев А. Н., Локтев Д. А. Алгоритм размещения видеокамер и его программная реализация // Вестник МГСУ. 2012. № 5. С. 167-174.

Reddy K. K. and Conci N. [Global and local coverage maximization in multi-camera networks by stochastic optimization]. Info-Communications Journal, 2013, no. 1, pp. 1-8.

Окунев А. Фокусное расстояние камеры видеонаблюдения. URL: https://systemstv.ru/fokusnoe-rasstoyanie-kamery-videonablyudeniya/ (дата обращения: 13.11.2017).

Озеров Е. И. Техническое задание на проектирование видеонаблюдения. Ч. 1. URL: http://eozerov.ru/ specification-on-cctv-part1/ (дата обращения: 13.11.2017).

Омельянчук А. М. Проектирование системы видеонаблюдения. URL: http://www.bezopasnost.ru/ about/articles/detail/38/1016/ (дата обращения: 13.11.2017).

Кручинин А. Ю., Галимов Р. Р. Особенности защиты объектов со сложной конфигурацией в распределенных системах видеонаблюдения // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2017. № 9.

Кручинин А. Ю., Галимов Р. Р. Защита объектов со сложной конфигурацией на основе систем видеонаблюдения // Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий : материалы междунар. науч.-практ. конф. Сочи : СГУ, 2017.

Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем : Конспект лекций / Е. С. Семенкин, М. Н. Жукова, В. Г. Жуков, И. А. Панфилов, В. В. Тынченко. Красноярск : СФУ, 2007. 310 с.

Published

16.10.2018

How to Cite

Galimov Р. Р., & Kruchinin А. Ю. (2018). Optimal Placement of Cameras in a Distributed Video Surveillance System. Vestnik IzhGTU Imeni M.T. Kalashnikova, 21(3), 192–197. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2018-3-192-197

Issue

Section

Articles