https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63378| Title: | Прогнозирование поведения объекта с использованием систем интеллектуального видеонаблюдения |
| Other Titles: | Predicting object behavior using intelligent video surveillance systems |
| Authors: | Шерышев, Р. В. Коваленко, Д. А. Ободо, Ч. В. |
| Keywords: | материалы конференций;интеллектуальное видеонаблюдение;видеоаналитика;прогнозирование;поведение объектов;компьютерное зрение;обнаружения;распознавание;клиент-серверная архитектура;безопасность;алгоритмы |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Шерышев, Р. В. Прогнозирование поведения объекта с использованием систем интеллектуального видеонаблюдения = Predicting object behavior using intelligent video surveillance systems / Р. В. Шерышев, Д. А. Коваленко, Ч. В. Ободо // Технические средства защиты информации : материалы ХXIV Международной научно-технической конференции, Минск, 8 апреля 2026 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: О. В. Бойправ [и др.]. – Минск, 2026. – С. 159–162. |
| Abstract: | В работе рассматриваются современные системы интеллектуального видеонаблюдения, построенные на базе клиент-серверной архитектуры и методов компьютерного зрения. Особое внимание уделяется прогнозированию поведения объектов как расширенному функционалу видеоаналитики. Анализируются основные задачи: обнаружение, сопровождение, классификация и идентификация объектов, а также классификация видеоаналитики по сферам применения. Определены ключевые факторы, влияющие на эффективность прогнозирования, включая качество передачи данных и алгоритмическую проработку. |
| Alternative abstract: | The paper considers modern intelligent video surveillance systems based on clientserver architecture and computer vision methods. Particular attention is paid to predicting the behavior of objects as an advanced video analytics feature. The main tasks are analyzed: detection, tracking, classification and identification of objects, as well as classification of video analytics by application areas. Key factors influencing prediction effectiveness are identified, including data transmission quality and algorithmic elaboration. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63378 |
| Appears in Collections: | ТСЗИ 2026 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Sheryshev_Predicting.pdf | 2.66 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.