Разработка хранилища данных мониторинга чрезвычайных ситуаций Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Решетневскце чтения

Рис. 1. Структура системы регистрации нарушений ПДД: 1 - идентификатор пользователя; 2- анализирующее устройство; 3 - база данных; 4 - считывание данных с идентификатора; 5 - проверка и запись в базу данных; 6 - запись на идентификатор; 7 - внутренняя память анализирующего устройства; 8 - запись в память (7, 8 для автономных устройств)

V. A. Arazashvili, A. A. Syatchikhin Baltic State Technical University «Voenmeh» named after D. F. Ustinov, Russia, Saint-Petersburg

STRUCTURE OF PERSPECTIVE SYSTEM OF REGISTRATION OF INFRINGEMENTS OF TRAFFIC REGULATIONS WITH POSSIBILITY OF IDENTIFICATION OF THE DRIVER

Structure ofperspective system of registration of infringements of traffic regulations with possibility of identification of the driver are presented.

© Аразашвили В. А., Сятчихин А. А., 2011

УДК 004.652

К. В. Бадмаева, Е. С. Есавкин, В. В. Ничепорчук, Т. Г. Пенькова

Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

РАЗРАБОТКА ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ МОНИТОРИНГА ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

Представлены результаты работ по проектированию и разработке хранилища данных мониторинга оперативной обстановки, мероприятий по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций на территории Красноярского края. Система сбора, хранения и анализа данных внедряется в работу Центра мониторинга и прогнозирования Главного управления МЧС России по Красноярскому краю.

с 6

1 5 3

4 j 1

1 1 1 1 »8 1 1 1

7

V_✓

Информатизация территориального управления безопасностью связана с обеспечением поддержки принятия решений, основанных на всестороннем детальном и комплексном анализе данных. Принятие управленческих решений происходит в постоянно меняющихся внешних условиях и связано с анализом быстро растущих объемов информации, накапливающейся в распределенных, разрозненных источниках данных. Повышение эффективности и обоснованности решений обеспечивается применением технологий сбора, хранения, обработки и анализа данных. Развитие указанных технологий позволяет обрабатывать и накапливать различные сведения, отличающиеся по составу и уровню детализации.

Многоаспектный анализ накапливающейся информации обеспечивают современные технологии

хранилищ данных (Data Warehouses). Хранилище данных в этом случае является инструментом, обеспечивающим поддержку принятия обоснованных управленческих решений на базе технологии оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing - OLAP). Меняющиеся условия эксплуатации систем и быстро растущие объемы данных требуют применения адаптивных методов проектирования. В связи с этим на первый план выходят проблемы оптимизации хранилища данных и его постоянного развития для обеспечения эффективной поддержки задач управления.

В настоящее время в органах управления МЧС России накапливается и обрабатывается большое количество данных ведомственных систем мониторинга, донесений аварийно-спасательных формирований,

Информационные системы и технологии

приборов контроля обстановки. Детализация данных и расширение сфер мониторинга состояния территориальной безопасности сопровождается ростом объемов информации, увеличением временных затрат на ее анализ. Возникает необходимость оперативного формирования управленческих решений по проведению превентивных мероприятий на основе быстрого поиска и аналитической обработки собираемых данных. Создание консолидированных хранилищ данных территориальных органов МЧС России позволит повысить эффективность управления и снизить затраты персонала на обработку данных комплексного мониторинга обстановки.

Структура спроектированного хранилища данных отражает состав основных информационных блоков:

справочные данные, фактические данные и метаданные. Фактические данные разделены на информационные таблицы и справочники. Метаданные организованы в отдельную структуру - репозитарий, позволяющий осуществлять быструю навигацию по различным уровням данных, представлять информацию об источниках данных, операциях обработки и агрегирования данных.

В настоящее время реализуется процесс наполнения хранилища данных формализованной информацией, накопленной системами мониторинга чрезвычайных ситуаций и посредством распределенного сбора данных о природных и техногенных чрезвычайных ситуациях с территориальных подразделений МЧС России.

K. V. Badmaeva, E. S. Esavkin, V. V. Nicheporchuk, T. G. Penkova Institute of Computational Modeling, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Russia, Krasnoyarsk

DEVELOPMENT OF STOREHOUSE OF THE DATA OF MONITORING OF EMERGENCY SITUATIONS

Results of works on designing and working out of storehouse of data of monitoring of operative conditions, actions for the prevention and liquidation of emergency situations in territories of Krasnoyarsk region are presented. The system of gathering, storage and the analysis of the data is introducted into the work of the Center of monitoring and forecasting of Central administrative board of the Ministry of Emergency Measures of Russia across Krasnoyarsk region.

© EagMaeBa K. B., EcaBKHH E. C., HnenopHyK B. B., nernKOBa T. T., 2011

УДК 004.932

Р. П. Баранов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЧНОЙ ПОДПИСИ ЧЕЛОВЕКА

Рассматривается задача идентификации человека по его подписи и варианты решения, основанные на динамическом анализе написания, нажима, угла наклона и других параметров рукописных знаков.

Подпись - один из классических способов идентификации, применяемый уже несколько столетий в юридической практике, банковском деле и торговле. Автор придумывает себе факсимиле и отрабатывает его тренировками. Желательно, чтобы факсимиле не повторяло обычное написание букв и имело дополнительные элементы (росчерки, наложения и т. д.).

Известные алгоритмы персональной идентификации подписи основаны на рассмотрении одномерных сигналов, которые формируются электронным пером, как реализации случайных процессов, а следовательно, их распознавание осуществляется посредством измерения множества статистических параметров текущей и хранимой в базе данных в качестве эталона подписях и не всегда приводит к желаемым результатам.

Представлен метод анализа подписей, основанный на рассмотрении изображения подписи в виде двумерной символьной информации и применении алгоритмов распознавания рукописных знаков. Распознавание осуществляется путем отслеживания скелетного изображения подписи и составления семантических описаний текущей и эталонной подписей в виде соответствующих упорядоченных последовательно -стей угловых элементов контура, выделяемых по точкам максимальной кривизны [1]. Изображение текущей подписи нормируется (по масштабу, смещению и ориентации) к эталону с использованием их семантических описаний. При таком подходе возможно решение задачи сопоставления подписей независимо от их масштаба и ориентации и при наличии неполной