ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДЛЯ ПІДТРИМКИ РІШЕНЬ У СФЕРІ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ

Автор(и)

  • K. Sukovenko

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-160-2025-09

Ключові слова:

відеоспостереження, інформаційна технологія, підтримка прийняття рішень, безпека, AI, машинне навчання, edge computing, аналітика даних, інтеграція систем, автоматичне виявлення

Анотація

У статті досліджується концепція створення сучасної інформаційної технології, яка забезпечує ефективну підтримку прийняття рішень у сфері відеоспостереження. З огляду на зростаючий обсяг відеоданих, що генеруються системами моніторингу, особливо в умовах урбанізованого середовища, виникає потреба у високопродуктивних рішеннях, здатних працювати в режимі реального часу. Основна увага приділяється аналізу технологічних підходів до обробки відеопотоків із застосуванням штучного інтелекту, методів машинного навчання, обчислень на периферії (edge computing) та хмарних рішень. У межах дослідження представлено архітектурну модель багаторівневої інформаційної системи, яка включає модулі збору даних, попередньої обробки, аналітики та прийняття рішень. Особливу увагу приділено алгоритмам виявлення подій та класифікації поведінкових шаблонів, що дозволяє знизити за-лежність від людського фактору при аналізі потоків спостереження.
В роботі також розглянуто аспекти інтеграції таких систем з іншими інформаційно-аналітичними платформами, зокрема базами біометричних даних, геоінформаційними системами, системами контролю доступу. Обґрунтовано переваги використання edge-архітектур, які дозволяють зменшити затримки при обробці відео, підвищити автономність системи та зменшити навантаження на центральну інфраструктуру. Результати дослідження можуть бути використані для створення інтелектуальних систем безпеки нового покоління, зокрема в рамках концепції Smart City. Представле-ний підхід може бути адаптований до потреб органів місцевого самоврядування, пра-воохоронних структур, а також приватного сектору, що займається охороною об’єктів критичної інфраструктури. Отримані результати демонструють практичну цінність застосування новітніх ІТ-рішень у сфері безпеки та моніторингу.

Посилання

Alshammari M., Ahmad M.W., Shah S.A.A. Deep learning-based person re-identification and anomaly detection for smart surveillance systems // IET Im-age Processing. – 2023. – Vol. 17, Issue 4. – P. 259–273. – Rezhym dostupu:

https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/ipr2.12720

Pratt I. Artificial Intelligence and Video Surveillance // Philosophical Archive. – 2023. – Rezhym dostupu: https://philarchive.org/archive/PRAAIV-2

Hanwha Vision. Public Surveillance and AI: The Challenges of Balancing Safety and Ethics in Smart Cities // Hanwha Vision News Center. – 2024. – Re-zhym dostupu: https://www.hanwhavision.com/vn/news-center/1576882

Luna A., Tortonesi M., Paganelli F. A Cloud-based Architecture for Smart Vid-eo Surveillance // ResearchGate. – 2017. – Rezhym dostupu:

https://www.researchgate.net/publication/320039476_A_CLOUD-BASED_ARCHITECTURE_FOR_SMART_VIDEO_SURVEILLANCE

Zhuromska M.V. Tekhnolohichne pidgruntia ta vyklyky videoanalityky v miskomu prostori // Naukovyi zhurnal «Informatsiini tekhnolohii ta proiektuvannia». – 2020. – № 1(8). – S. 44–49. – Rezhym dostupu:

http://journal.nitip.com.ua/media/uploads/documents/8_1_20.pdf

Vakaliuk T.A. Informatsiini tekhnolohii intelektualnoho videospostere-zhennia: problemy ta perspektyvy // Modern Development of Education and Science. – 2023. – № 5. – Rezhym dostupu: https://mdes.khmnu.edu.ua/index.php/mdes/article/view/446

Завантаження

Опубліковано

2025-07-01