| Title: | Автоматизированная система видеонаблюдения с применением нейронных сетей для распознавания объектов |
| Other Titles: | Automated video surveillance system using neural networks for object recognition |
| Authors: | Прибытко, П. Д. |
| Keywords: | материалы конференций;информационная безопасность;видеонаблюдение;нейронные сети;распознавание объектов;video;security;neural network;recognition;registration |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Прибытко, П. Д. Автоматизированная система видеонаблюдения с применением нейронных сетей для распознавания объектов = Automated video surveillance system using neural networks for object recognition / Прибытко П. Д. // Информационные системы и технологии : сборник статей 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 18–22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Институт информационных технологий ; редкол.: А. И. Парамонов [и др.]. – Минск, 2022. – С. 35–38. |
| Abstract: | В данной работе представлен реализованный комплекс системы безопасности предприятия. Уникальность разработанной автоматизированной системы заключается в использовании технологий на основе нейронных сетей, что позволяет оборудованию использовать эффект «Глубокого обучения». С целью достижения максимального эффекта в вопросе обеспечения безопасности на охраняемом объекте, произведена интеграция системы контроля и управления доступом с применением биометрических технологий в единую систему безопасности предприятия. С учетом неблагоприятной эпидемиологической обстановки в автоматизированную систему интегрировано тепловизионное оборудование, использование которого позволяет осуществлять термометрические мероприятия при посещении предприятия. Преимущества данной системы: контроль целостности охраняемого периметра, исключение несанкционированного доступа, исключение противоправных действий третьих лиц, организация учета рабочего времени, организация профилактических мероприятий (COVID). |
| Alternative abstract: | This paper presents the implemented complex of the enterprise security system. The uniqueness of the developed automated system lies in the use of technologies based on neural networks, which allows the equipment to use the “Deep Learning” effect. Considering
the unfavorable epidemiological situation, thermal equipment is integrated into the automated system which enables to carry out
thermometric measuring when visiting the enterprise. The advantages of this system are such as the following: monitoring the integrity of
the protected perimeter, exclusion of unauthorized access, exclusion of illegal actions of third parties, organization of time tracking and organization of preventive measures (COVID). The designed automated system makes it possible to increase the security level of the protected enterprise using neural network equipment, carry out round-the-clock monitoring of internal and external territories, keep track of the working hours of the enterprise employees and organize unhindered passage of official vehicles. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47977 |
| Appears in Collections: | Информационные системы и технологии : 58-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2022)
|
