CC BY
123
УДК 681.7 + 004.33
А.А. Локтев, А.Н. Алфимцев*, Д.А. Локтев*
ФГБОУВПО «МГСУ», *ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Н.Э. Баумана»
АЛГОРИТМ РАЗМЕЩЕНИЯ ВИДЕОКАМЕР И ЕГО ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
В современных условиях все большую роль начинают играть распределенные комплексные системы безопасности, управления и мониторинга, реализованные на предприятиях и организациях различных форм собственности. Одним из основных компонентов новых систем являются видеорегистрирующие элементы, которые позволяют в автоматизированном или автоматическом режиме обрабатывать изображения и принимать решения. Рассмотрены моделирование систем видеоконтроля в помещении и разработка алгоритма размещения видеокамер с учетом практически всех характеристик помещения, объекта обнаружения и распознавания, самой видеокамеры, который будет затем реализован программно в виде пользовательского приложения.
Ключевые слова: система видеомониторинга, параметры видеокамеры, план здания, зона обзора, разрешающая способность, алгоритм размещения, оценка вычислительной сложности.
Блок видеорегистрации в комплексных системах безопасности чаще всего развивается эволюционно, т.е. сначала видеокамеру устанавливают в одном месте, потом в другом и т.д. При этом чаще всего остаются мертвые зоны, зоны смены освещенности, зоны, перекрываемые открывающимися дверьми, и т.д. В данной работе делается попытка изначальной увязки точек размещения видеокамер внутри здания, которое может быть достаточно сложным в плане, иметь много тупиковых и проходимых комнат, лестничные площадки и т.д. Здание также может быть построено по каркасной схеме и иметь ригели, которые будут выступать под плитами перекрытия, т.е. высота потолков внутри помещений может быть разной, что создает дополнительные трудности для размещения камер и может уменьшить сектор обзора. В работе реализуется комплексный подход к автоматическому размещению камер, который сразу учитывает совместимость работ и взаимное расположение.
Также в работе ставится цель выработать основные элементы алгоритма распознавания двигающегося объекта с использованием возможности его обнаружения несколькими камерами и обработки изображения, полученного с разных ракурсов и определить параметры его движения для составления таблицы возможных целей его перемещения. Реализация алгоритма распознавания представляет собой отдельную тему исследования, которая будет раскрыта в одной из следующих работ. Здесь же планируется произвести оценку сложности алгоритма размещения камер для выявления возможных неточностей реализации алгоритма, а также определения дополнительных требований и исходных данных способом распознавания пересекающихся секторов от соседних видеокамер и выявление возможных проблем при построении физической системы безопасности и мониторинга на этапе проектирования и тестирования.
В современных рекомендациях по построению систем физической защиты и комплексных систем защиты информации существует несколько критериев, согласно которым происходит установка видеокамер; среди них можно выделить информативность изображения, его качество и размер контролируемой зоны. Оптимизация точек расположения видеокамер с учетом геометрических особенностей рассматриваемого помещения позволит при одинаковых затратах достичь выигрыша в упомянутых параметрах. Факторы, определяющие расположение камеры, принято делить на три категории: по высоте, по максимальному покрытию площади помещения и по контролю.
© Локтев А.А., Алфимцев А.Н., Локтев Д.А., 2012
167
ВЕСТНИК
5/2012
При выборе высоты расположения камеры необходимо снизить вероятность несанкционированного воздействия на камеру, приводящего к механическому повреждению, изменению ориентации телекамеры, заклеиванию объектива (маскировке ТВ-камеры), оптическому подавлению, т.е. высота установки должна быть достаточно большой (высота потолков большинства общественных зданий от 3 до 4,5 м для этой цели хорошо подходит). Также необходимо учитывать конструктивные особенности объекта, например, устанавливать камеру к нижней поверхности ригеля перекрытия или на плите перекрытия, чтобы тыльная часть камеры была обращена к ригелю или к стене. В зависимости от задачи, стоящей перед блоком видеорегистрации комплексной системы безопасности, существенное влияние может оказывать угол наклона потерь, так как при его изменении будут меняться соотношения видимых в реальных размерах объектов. Это увязывается с критериями Джонсона, показывающими зависимость между вероятностью правильного решения с количеством строк [1]. При этом решаемые задачи делятся на четыре класса: обнаружение, определение ориентации, различение, опознавание. При увеличении высоты установки камеры растет коэффициент линейных искажений
где Вг — реальный размер объекта; — видимый размер объекта.
Этот коэффициент существенно влияет только на задачу опознавания, но для ее решения оптимально создать входной узел опознавания, а в других точках видеорегистрации в здании эту задачу уже не решать.
Вместе с тем увеличение высоты установки камер позволит заметно уменьшить вероятность загораживания (рис. 1). Согласно рекомендациям [2] оптимальный угол наклона камеры находится в интервале 20...25°. При размещении камер на плане здания основным параметром является максимальная зона покрытия и возможность решать задачи различения на наибольшем расстоянии. Видеокамеры желательно устанавливать в углах здания, образованных вогнутыми кривыми, можно располагать также и в выпуклых углах, но тогда камеры должны обладать поворотным механизмом и подходы к ним должны просматриваться с других камер, при этом сами ТВ-камеры могут быть не видны с других точек фиксации.
Рис. 1. Схема наблюдения камерой за потоком людей: а — вдоль коридора; б — поперек коридора
При размещении камеры желательно устанавливать напротив дверей или сбоку от двери в противоположной от направления открывания стороне. При наличии оконных
(1)
Безопасность строительных систем. Экологические проблемы в строительстве. Геоэкология ВЕСТНИК
_МГСУ
проемов в помещении необходимо размещать ТВ-камеры не напротив окна, чтобы уменьшить возможные блики и оптическое воздействие с улицы.
Среди основных характеристик обычно выделяют чувствительность, разрешающую способность, отношение сигнал/шум, автодиафрагму, внутреннюю и внешнюю синхронизации.
Чувствительность определяет нижнюю границу рабочего диапазона освещенности. Освещенность на матрице ПЗС (приборы с зарядной связью) связана с освещенностью на объекте следующей зависимостью [1]:
где к0 — коэффициент отражения объекта; т — коэффициент пропускания света объективом; т — отношение фокусного расстояния объектива к расстоянию до объекта, Е — отношение фокусного расстояния/объектива к диаметру Б его входного зрачка.
Больше всего чувствительность камеры ограничивают шум квантовой структуры света и шум телекамеры. Влияние этих факторов нужно учитывать в выражении для предельной (пороговой) чувствительности, которое определяется отдельно для каждой системы контроля.
Разрешающая способность зависит от частотно-контрастной характеристики (ЧКХ), которая определяет отношение глубины модуляции сигнала от пространственной частоты. Уменьшение этой характеристики обычно связано с дифракцией в оптической системе, диффузией носителей в ПЗС, конечными размерами элемента разложения фотоприемника и неэффективностью при переносе зарядов (развертка). Разрешающая способность камеры определяется по рисункам [1] с учетом конкретной ЧКх. Эта характеристика приводится в паспорте к ТВ-камере, но необходимо учитывать, что реальная разрешающая способность уменьшается на каждом объекте и для каждой точки расположения камеры.
Следующим важным параметром является отношение сигнал/шум. Для определения этой величины может использоваться как линейный, так и логарифмический список
где ( [ — амплитуда полезного сигнала; С/ш — среднеквадратичное значение шума.
Среди всех типов шумов, которые могут вносить коррективы в работу ПЗС, можно выделить фотонный шум из-за дискретной природы света, шум темнового сигнала, который связан с темновым током из-за термоэлектронной эмиссии даже в спуске, если полностью отсутствует освещение объектива, шум переноса из-за дефектов и примесей в элементы ПЗС, шум считывания при выводе накопленного сигнала из матрицы, шум сброса, который образуется при выводе из детектирующего узла и предыдущего заряда. Если оценивать количественный вклад каждого приведенного шума в суммарное значение, то получим 200е-20е-16е-20е-130е. Стандартное отношение сигнал/шум находится в пределах от 20 до 50 дБ.
Важным параметром телекамеры является спектральная характеристика, которую стараются приблизить к спектральной характеристике зрения человека. Рабочий диапазон принимаемых волн у полупроводниковых элементов колеблется от 0,3 до 2,0 мкм, в то время как видимый диапазон составляет 0,38.0,78 мкм. Для оценки чувствительности за пределом видимого диапазона используются энергетические величины, например, единица облученности Вт/см2. Другой важный параметр видеокамеры — наличие автодиафрагмы, которая позволяет поддерживать освещенность матрицы на постоянном уровне, изменяя величину отверстия в объективе.
Синхронизация необходима для синфазности разложения и воспроизведения изображения в телеформатах, что актуально при наличии в системе видеонаблюдения не-
(2)
¥ [дБ] = 20 lg (C//t/m),
(3)
ВЕСТНИК 5/2012
скольких камер, для избежания срывов синхронизации и появления «строб-эффекта» при коммуникации, мультиплексировании кадров в одном окне и регистрации изображения. Чаще всего внешняя синхронизация реализуется от сети переменного тока, при этом вертикальная развертка камер привязывается ко времени и нулевому уровню напряжения потока (это можно сделать с помощью специального фазометра или двух-лучевого осциллографа). Также к основным характеристикам видеокамер относятся число кадров в секунду при наблюдении и записи (причем не всегда эти величины совпадают) и наличие детектора движения.
Вопросы расчета и моделирования параметров видеокамер в данной работе отдельно не рассматриваются, за основу берутся паспортные значения этих параметров для выбранных устройств, которые помещаются в специализированную базу данных и будут выгружены из нее при сопоставлении с необходимыми параметрами видеорегистрации. Стандартные параметры видеокамер оптимизируются под реальные условия использования, включая расположение камер, освещенность и т.д., с помощью весовых коэффициентов, которые носят эмпирический характер.
К первоначальным данным для автоматического размещения камер относится поэтажный план здания с указанием оконных и дверных проемов. Начиная с входной двери, маркер начинает обходить контур здания в выбранном направлении (против часовой стрелки), деля все пространство на треугольники, размеры которых согласованы с фокусным расстоянием для телекамер и их разрешающей способностью при средней освещенности помещений; если встречается угол комнаты или коридора и до него не укладывается одна длина треугольника, то он располагается своей стороной по следующей стене помещения. Треугольник выбран в качестве единичной меры покрытия площади помещения камерой, хотя в реальности зона покрытия представляет собой сектор круга, но с учетом перекрытия зон видимости от соседних камер сектор в первом приближении можно заменить треугольником. Также при обходе контура помещения отмечаются отдельно входные проемы, которые отличаются от других проемов своей высотой, которая чаще всего находится в интервале от 2 до 2,8 м и меньше расстояния от пола до потолка. Двери отмечаются специальными маркерами, по которым затем отдельно устанавливаются номера, контролирующие вход-выход, начиная с входной двери, ведущей в здание с улицы. Окна также отмечаются специальными маркерами по высоте подоконника и проема, после определения размеров.
При обходе контура запоминаются все точки, чьи координаты не совпадают с координатами соседних секторов. Эти точки составляют узлы (углы) поверхностного (внутреннего) контура, который, в свою очередь, также обходится маркером и заполняется секторами покрытия до тех пор, пока не останется свободного места. Также отмечаются точки перехода высот пола и потолка при переходе уровня пола <45 см, наличие ступенек или пандуса при расположении камер не учитывается. При перепаде уровня потолка и образовании ступеньки желательно, чтобы она оставалась с тыльной стороны камеры, если же ступенька будет перед камерой, то необходимо, чтобы расстояние от камеры до препятствия было не меньше пяти линейных размеров препятствия. При этом возможно некоторое перекрытие секторов соседних видеокамер, все такие зоны дублирования окрашиваются в другой цвет и позже по ним принимается отдельное решение (изменение положения камеры, изменение самой камеры и т.д.) с целью избежать большой площади перекрытия сегментов, хотя в данной работе задача минимизации затрат на комплексную систему видеонаблюдения не рассматривалась. При обходе могут устанавливаться весовые коэффициенты, показывающие приоритетность видеоконтроля того или иного помещения или входа. Они учитываются при очередности установки камер, т.е. если количество камер меньше количества точек установки по алгоритму, то камеры устанавливаются в порядке убывания весовых коэффициентов.
Описанные параметры расстановки видеокамер можно представить в виде алгоритма (рис. 2).
Начало
Выходные данные: ширина max6irina и высота maxvisota
выходные данные: рисунок
Выходные данные массив точек
ШЪ[р],
обозначающих дверр в комнатах, больших чем фок. расст-ие
выходные данные: ширина количество дверей koldv
выходные данные: количество камер maxkolkamer
ввод координат плана здания(3 координаты)
Ввод фокусного расстояния, угла обзора, количества камер для установки
т
Поиск высоты и ширины плана
Рисование плана
Поиск ближайшей точки до двери
Расчет количества дверей
Показ дверей на плане здания в виде двух отрезков
Расчет мах количества камер
нахождение координат камер и их прорисовка на плане в виде треугольников
Выходные данные: массивы координат камер xkam[i], ykam[i], xnizkam[i], ynizkam[i], xverkam[i], yverkam[i]; рисунок
Дальнейшее нахождение координат камер и их прорисовка на плане в виде треугольников
Выходные данные: массивы координат камер xkam[i], ykam[i], xnizkam[i], ynizkam[i], xverkam[i], yverkam[i]; рисунок
Конец
Выходные данные: рисунок
О
Рис. 2. Алгоритм расстановки видеокамер в здании
В качестве примера реализации данного алгоритма рассмотрим здание «народного гаража», построенного в г. Москве.
На рис. 3 приведен план расположения основных несущих конструкций в уровне типового этажа, в виде треугольников показаны зоны обзора отдельных камер, причем размещение данных фигур получено путем выполнения первого цикла приведенного на рис. 2 алгоритма.
ВЕСТНИК
5/2012
Рис. 3. План типового этажа железобетонного автопарковочного комплекса и схема покрытия площади видеокамерами после первой прогонки алгоритма
Сделана попытка проанализировать предложенный алгоритм с точки зрения его сложности [3, 4], на которую влияет количество входных данных, точек ветвления алгоритма, внутренних процедур, подключаемых библиотек, уровней вложенности вычислений, итераций внутренних и внешних циклов, вид формы предоставления конечных результатов и т.д. Здесь реализуется идея, согласно которой порядок сложности алгоритма зависит только от наиболее быстро возрастающей его ветви, при этом постоянные множители в получаемых выражениях не учитываются. Подобные исследования с применением процедур построения одиночных алгоритмов и их комплексов, которые затем реализуются с помощью ЭВМ, были проведены в работах [5, 6] для создания современных мультимедийных интерфейсов человеко-машинного взаимодействия, для реализации прикладного программного комплекса по моделированию процесса распространения продольных и поперечных волн в пластинках после ударного воздействия на них [7]. В приведенных работах, как и в настоящей, алгоритм используется в качестве средства решения конкретной задачи.
Для оценки сложности будем считать, что при прохождении алгоритма выполняется условие с максимальным количеством действий.
Представим исследуемый алгоритм в виде блоков, в каждом из которых учтены имеющиеся математические операции:
1. Ввод трех координат для N точек — 0(3Ы).
2. Ввод фокусного расстояния, угла обзора, количества камер для установки — 0(ко1кат+2), что приблизительно равно 0(к).
3. Поиск высоты и ширины плана — приблизительно 0(2Щ, так как это два последовательных цикла:
4. Рисование плана — один цикл, т.е. сложность данного элемента программы — 0(8^8), что приблизительно равно 0(8^.
5. Поиск ближайшей точки до двери — здесь количество дверей равно р/2, сложность алгоритма равняется 0(7^ + 0(р/2*(2^2)).
6. Расчет количества дверей — 0(^.
7. Расчет тах количества камер — сложность равняется 0(3).
8. Показ дверей на плане здания в виде двух отрезков — 0(20^¥).
9. Нахождение координат камер и их прорисовка на плане в виде треугольников — 0(50N).
10. Дальнейшее нахождение координат камер и их прорисовка на плане в виде треугольников — 0(k*50N) (к — количество камер).
Таким образом, суммарное значение сложности алгоритма, рассчитанное по описанной методике и представляющее собой верхнюю оценку вычислительной сложности, равно O(88N) + O(p/2*(2N+2)) + O(k*50N). Здесь p — количество координат, которыми обозначаются двери. Максимальное теоретическое p равно общему количеству координат N, а максимальное количество камер к зависит от угла обзора beta и количества дверей p/2 и равно: p/2*360/beta. Минимальный угол обзора по горизонтали для видеокамер с размером матрицы 1/4" равен 2,444°. Таким образом, можно записать верхнюю оценку вычислительной сложности как
O(88N) + O(p/2*(2N+2)) + O(k*50N) = O(88N) + O(p/2*(2N+2)) + 0(p/2*360/ beta*50N) = O(88N) + O(N2+N) + O(N/2*360/2,444*50N) = O(88N) + O(N2+N) + O(3682,5N2) ~ O(3683N2).
Из приведенных оценок отдельных элементов алгоритма видно, какие из них вносят наибольший вклад в конечное значение сложности. Согласно этим данным можно выделить процедуры, которые могут быть оптимизированы на этапе тестирования программы.
Полученный алгоритм размещения видеокамер реализован в виде программного приложения, которое прошло тестирование на зданиях и помещениях сложной геометрической формы. Он показывает рабочую схему, используя которую, можно авто-матизированно построить систему видеомониторинга и контроля для любого здания, элементы которой будут увязаны между собой с учетом их особенностей и паспортных характеристик.
Библиографический список
1. Никитин В.В., Цыцулин А.К. Телевидение в системах физической защиты. СПб. : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. 135 с.
2. Волхонский Г.В. Критерии выбора разрешающей способности в системах теленаблюдения // PROSystem CCTV. 2009. № 2 (38). С. 60—64.
3. Айдаров Ю.Р. Новый алгоритм анализа протоколов информационной безопасности и оценка его вычислительной сложности // Вестник Пермского университета. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2008. № 4. С. 165—168.
4. КудрявцевВ.Б., Андреев А.Е. О сложности алгоритмов // Фундаментальная и прикладная математика. 2010. Т. 15. № 3. С. 135—181.
5. Алфимцев А.Н., Девятков В.В. Интеллектуальные мультимодальные интерфейсы. Калуга : Полиграф-Информ, 2011. 328 с.
6. Девятков В.В., Алфимцев А.Н. Распознавание манипулятивных жестов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2007. № 3. С. 56—75.
7. Локтев А.А., ЗалетдиновА.В. Определение точек взаимодействия прямых и отраженных волн в пластинке // Вестник МГСУ. 2010. № 4. С. 303—308.
Поступила в редакцию в апреле 2012 г.
Об авторах: Локтев Алексей Алексеевич — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теоретической механики и аэродинамики, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, 8 (499) 183-24-01, [email protected];
Алфимцев Александр Николаевич — кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и телекоммуникаций, ФГБОУ ВПО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана» (ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Н.Э. Баумана»), 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, 8 (499) 267-65-37, [email protected];
Локтев Даниил Алексеевич — студент факультета информатики и системы управления, ФГБОУ ВПО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана»
ВЕСТНИК 5/2012
(ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Н.Э. Баумана»), 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, 8 (499) 267-65-37, [email protected].
Для цитирования: Локтев А.А., Алфимцев А.Н., Локтев Д.А. Алгоритм размещения видеокамер и его программная реализация // Вестник МГСУ. 2012. № 5. С. 167—175.
A.A. Loktev, A.N. Alfimtsev, D.A. Loktev
ALGORITHM OF PLACEMENT OF VIDEO SURVEILLANCE CAMERAS AND ITS SOFTWARE IMPLEMENTATION
Comprehensive distributed safety, control, and monitoring systems applied by companies and organizations of different ownership structure play a substantial role in the present-day society.
Video surveillance elements that ensure image processing and decision making in automated or automatic modes are the essential components of new systems. This paper covers the modeling of video surveillance systems installed in buildings, and the algorithm, or pattern, of video camera placement with due account for nearly all characteristics of buildings, detection and recognition facilities, and cameras themselves. This algorithm will be subsequently implemented as a user application.
The project contemplates a comprehensive approach to the automatic placement of cameras that take account of their mutual positioning and compatibility of tasks.
The project objective is to develop the principal elements of the algorithm of recognition of a moving object to be detected by several cameras. The image obtained by different cameras will be processed. Parameters of motion are to be identified to develop a table of possible options of routes. The implementation of the recognition algorithm represents an independent research project to be covered by a different article. This project consists in the assessment of the degree of complexity of an algorithm of camera placement designated for identification of cases of inaccurate algorithm implementation, as well as in the formulation of supplementary requirements and input data by means of intercrossing sectors covered by neighbouring cameras. The project also contemplates identification of potential problems in the course of development of a physical security and monitoring system at the stage of the project design development and testing.
The camera placement algorithm has been implemented as a software application that has already been pilot tested on buildings and inside premises that have irregular dimensions. The algorithm has an operating pattern that may be used to develop an automated system of video surveillance and control for any building. The constituent elements of the system will be interconnected with account for their peculiarities and technical specifications.
Key words: video monitoring system, video camera parameters, building plan, scanned area, resolving power, placement algorithm, assessment of computational complexity.
References
1. Nikitin V.V., Tsytsulin A.K. Televidenie v sistemakh fizicheskoy zashchity [Television within the Framework of Systems of Physical Protection: Tutorial]. St.Petersburg, LETI Publ., 2001,135 p.
2. Volkhonskiy G.V. Kriterii vybora razreshayushchey sposobnosti v sistemakh telenablyudeniya [Criteria of Choice of Resolution of Videosurveillance Systems]. PROSystem CCTV, 2009, no.2 (38), pp. 60—64.
3. Aydarov Yu.R. Novyy algoritm analiza protokolov informatsionnoy bezopasnosti i otsenka ego vychislitel'noy slozhnosti [New Algorithm of Analysis of Protocols of Information Security and Assessment of Its Computational Complexity]. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Matematika. Mekhanika. Informatika [Proceedings of Perm University. Series: Mathematics. Mechanics. Informatics]. 2008, no. 4, pp. 165—168.
4. Kudryavtsev V.B., Andreev A.E. O slozhnosti algoritmov [About the Complexity of Algorithms]. Fundamental'naya i prikladnaya matematika [Fundamental and Applied Mathematics]. 2010, no. 3, vol. 15, pp. 135—181.
5. Alfimtsev A.N., Devyatkov V.V. Intellektual'nye mul'timodal'nye interfeysy [Intellectual Multimodal Interfaces]. Kaluga, Poligraf-Inform Publ., 2011, 328 p.
6. Devyatkov V.V., Alfimtsev A.N. Raspoznavanie manipulyativnykh zhestov [Recognition of Manipulative Gestures]. Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Ser. Priborostroenie [Proceedings of МSTU im. N.E. Bauman. Series: Instrument Engineering]. 2007, no. 3, pp. 56—75.
7. Loktev A.A., Zaletdinov A.V. Opredelenie tochek vzaimodeystviya pryamykh i otrazhennykh voln v plastinke [Identification of Points of Interaction of Direct and Reflected Waves in the Plate]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2010, no. 4, pp. 303—308.
About the authors: Loktev Alexey Alexeevich — Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associated Professor, Department of Theoretical Mechanics and Aerodynamics, Moscow State University of Civil Engineering (IVISUCE), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation, [email protected], +7 (499) 183-24-01;
Alfimtsev Alexander Nikolaevich — Candidate of Technical Sciences, Associated Professor, Department of Information Systems and Telecommunications, Moscow State Technical University named after N.E. Bauman (MSTU), 5 2-nd Baumanskaya st., Moscow, 105005, Russian Federation, [email protected]; +7 (499) 267-65-37;
Loktev Daniil Alexeevich — student, Department of Informatics and Control Systems, Moscow State Technical University named after N.E. Bauman (MSTU), 5 2-nd Baumanskaya st., Moscow, 105005, Russian Federation, [email protected], +7 (499) 267-65-37.
For citation: Loktev A.A., Alfimtsev A.N., Loktev D.A. Algoritm razmeshcheniya videokamer i ego programmnaya realizatsiya [Algorithm of Placement of Video Surveillance Cameras and Its Software Implementation]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2012, no. 5, pp. 167—175.
