[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

RU2546077C1 - Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения - Google Patents

Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения Download PDF

Info

Publication number
RU2546077C1
RU2546077C1 RU2014114465/08A RU2014114465A RU2546077C1 RU 2546077 C1 RU2546077 C1 RU 2546077C1 RU 2014114465/08 A RU2014114465/08 A RU 2014114465/08A RU 2014114465 A RU2014114465 A RU 2014114465A RU 2546077 C1 RU2546077 C1 RU 2546077C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
boundary
view
lens
time
field
Prior art date
Application number
RU2014114465/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Сергей Витальевич Суворов
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана) filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана)
Priority to RU2014114465/08A priority Critical patent/RU2546077C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2546077C1 publication Critical patent/RU2546077C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области охранной сигнализации. Технический результат - повышение помехоустойчивости обнаружения нарушителя за счет анализа параметров нарушения: размеров объекта-нарушителя, скорости его перемещения и расстояния траектории его движения от сторон охраняемого рубежа.Изобретение заключается в приеме теплового излучения двумя датчиками, расположенными на противоположных сторонах рубежа на известном расстоянии друг от друга в направлении вдоль его границ. Принятое излучение преобразуется в электрические сигналы с выделением шести временных интервалов, характеризующих длительности сигналов, возникающих в датчиках, от моментов их начала до положительных и отрицательных максимумов (t, t, Δt, Δt), а также между началами и положительными максимумами сигнала двух датчиков (t, t). Все возможные варианты пересечения рубежа, составляющие генеральную совокупность Ω, отличаются друг от друга размерами объекта по отношению к полям зрения объективов и положением траектории движения относительно сторон рубежа. Синтез алгоритма разбиения на классы в области реальных событий основан на поиске соответствующих признаков в области временных откликов, возникающих на приемниках излучения. Разработана экспертная модель в виде набора этих признаков, отличающихся дискриминантными функциями, позволяющая на основе анализа временных интервалов однозначно идентифицировать вариант пересечения рубежа и определить параметры пересечения: продольный и поперечный размеры объекта-нарушителя, скорость его движения и положение траектории относительно сторон рубежа охраны (контроля). На основе оценки получе�

Description

Изобретение относится к области охранной сигнализации.
Известен способ обнаружения нарушителя по его тепловому излучению, в котором принятое тепловое излучение преобразуют в электрический сигнал, который по форме сравнивают с эталонным сигналом. Сравнение осуществляют путем вычисления коэффициента корреляции и сравнения его с заданным уровнем (см., например, патент США №4377808, МПК G08B 13/18, опубл. 22.03.1983 г.).
Недостатком известного технического решения является низкая помехоустойчивость, обусловленная перемещением через рубеж контрастных по температуре слоев воздуха, наблюдаемых на открытой местности при порывистом ветре, так как в этом случае регистрируемый сигнал практически не отличается от сигнала, принимаемого при перемещении через рубеж человека.
Ближайшим известным техническим решением является способ обнаружения нарушителя, основанный на использовании 4-х тепловых датчиков (объективов) и позволяющий повысить помехозащищенность по отношению к перемещению через рубеж контрастных по температуре слоев воздуха, имеющих размеры, превышающие размер реального объекта, за счет выявления и контроля поперечного по отношению к сторонам контролируемого рубежа размера пересекающего рубеж объекта (см. патент РФ №2058593 от 27.10.1989 г., МПК G08B 13/18)
Недостатком известного способа является необходимость использования 4-х тепловых датчиков, связанное с этим удорожание реализации способа обнаружения нарушителя на стадиях изготовления, юстировки и эксплуатации системы.
Техническая задача изобретения - удешевление реализации способа обнаружения нарушителя путем использования не 4-х, как в прототипе, а 2-х тепловых датчиков при сохранении помехозащищенности за счет контроля размеров объекта-нарушителя.
Реализуется поставленная задача тем, что в способе обнаружения нарушителя и определения параметров нарушителя по его тепловому излучению, путем использования тепловых датчиков, расположенных на противоположных сторонах рубежа, преобразования принятого излучения в электрические сигналы, определения временных задержек сигналов друг относительно друга, используют два тепловых датчика с углами полей зрения α, расположенных по одному на каждой стороне рубежа протяженностью L, образующие полей зрения которых в горизонтальной плоскости параллельны и одна из них у каждого объектива перпендикулярна противоположной стороне рубежа, а расстояние между ними равно d, по преобразованным принятыми этими датчиками излучениям в электрические сигналы определяют временные отрезки: t1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до его полного выхода, t2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива до его полного выхода, t4 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива, t5 - время между максимумами сигналов, возникающих на приемниках излучения обоих объективов, Δt1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до достижения сигналом максимума, Δt2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива до достижения сигналом максимума, с помощью полученных временных отрезков t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2 формируют дискриминантный набор логических функций:
Figure 00000001
для выявления класса пересечения рубежа вычисляют четыре логических выражения:
Figure 00000002
Figure 00000003
Figure 00000004
Figure 00000005
только одно из которых является истинным и определяет вариант пересечения рубежа, бесконечное множество Ω которых, отличающееся размерами объекта по отношению к полям зрения тепловых датчиков, разделено на четыре несовместных класса, составляющих полную группу событий и удовлетворяющих условию
Figure 00000006
где
Figure 00000007
и в соответствии с выявленным классом определяют параметры нарушителя:
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
где V - скорость перемещения объекта вдоль границ рубежа, h - поперечный размер объекта, g - продольный размер объекта, l - расстояние от первого объектива до траектории движения объекта.
При этом возникает задача разделения бесконечного множества (генеральной совокупности) Ω на минимально возможное число несовместных классов, составляющих полную группу множеств, удовлетворяющих условию
Figure 00000011
где
Figure 00000012
Figure 00000013
Каждому классу Ai должны быть поставлены в соответствие свои уникальные, присущие только ему, признаки и уравнения, по которым определяются параметры объекта.
В этих условиях возникает задача поиска дискриминантных функций в области временных откликов датчиков, позволяющих отнести наблюдаемое пересечение рубежа к определенному классу Ai.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлены классы разделения вариантов пересечения рубежа, на фиг. 2 - алгоритм определения класса пересечения рубежа.
В описываемом способе обнаружения оптико-электронная система содержит всего два одинаковых объектива с одноэлементными приемниками 1 и, как показано чертеже (фиг. 1), α - угол поля зрения объектива. На каждой из сторон рубежа протяженностью L размещено по одному объективу. Две образующие полей зрения объективов, проходящие через их оси в горизонтальной плоскости перпендикулярны сторонам рубежа, параллельны между собой и расстояние между ними равно d. Две другие образующие также параллельны, что видно из фиг. 1. Тело, имеющее поперечный размер h и продольный размер g, движется через рубеж со скоростью V и пересекает его на расстоянии l, например, от приемника 1. Множество вариантов пересечения рубежа, составляющих бесконечное множество (генеральную совокупность) Ω, разбито на четыре подгруппы (класса), обозначенных на фиг. 1 классами А1, А2, А3, А4. Классы А1, А2, А3, А4 составляют полную группу множеств, т.е.
Figure 00000014
взаимно не пересекаются. Классы А1 и А2 (фиг. 1) отличаются друг от друга только расстоянием l от одной из сторон рубежа, имея при этом размеры, целиком вписывающиеся в одно из полей зрения и не вписывающиеся в другое. Класс А3 иллюстрирует объект, имеющий минимальные размеры объекта-нарушителя, а класс А4 - максимальные, когда его размер g при любом расстоянии l превышает размер поля зрения объектива.
Внутри каждого класса соблюдается идентичность соотношений, связывающих параметры объекта V, l, h, g с временными откликами датчиков t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2 и известными характеристиками рубежа α, L, d.
Обнаружение объекта базируется, как и в прототипе, на анализе откликов тепловых датчиков, которых в предлагаемом способе не четыре, а два. Однозначность отнесения конкретного пересечения рубежа к одному из классов А1, А2, А3, А4 обеспечивается логическим анализом на основе выявленных и представленных ниже дискриминантных функций, формируемых на базе временных откликов t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2 двух тепловых приемников.
Временные диаграммы, изображенные в нижней части фиг. 1 для каждого из классов пересечения рубежа, показывают вид сигналов на тепловых приемниках и построены с учетом особенностей их работы. По оси времени моменты максимумов сигнала совпадают с моментами полного входа объекта в поле зрения или полного перекрытия объектом поля зрения объектива, а моменты минимума сигнала - с моментами полного выхода объекта из поля зрения объектива.
На фиг. 1 обозначены следующие временные отрезки:
t1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения объектива 1 до его полного выхода;
t2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения объектива 2 до его полного выхода;
t3 - время от момента полного выхода объекта из поля зрения объектива 1 до момента начала вхождения в поле зрения объектива 2;
t4 - время от начала вхождения объекта в поле зрения объектива 1 до начала вхождения объекта в поле зрения объектива 2;
t5 - время между максимумами сигналов, возникающих на приемниках излучения обоих объективов;
Δt1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения объектива 1 до достижения сигналом максимума;
Δt2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения объектива 2 до достижения сигналом максимума.
Временные диаграммы на фиг. 1 построены с учетом особенностей работы пироэлектрических приемников излучения, реагирующих на изменение температуры чувствительного элемента. Продолжительность амплитудного нарастания отклика будет совпадать по времени с процессами входа объекта в поле зрения и выхода из него, а по знаку будет определяться увеличением или уменьшением температуры чувствительного элемента (увеличением или уменьшением принимаемого лучистого потока). Продолжительность амплитудного спада определяется временем достижения температурного равновесия кристалла приемника и его чувствительного слоя.
Для всех классов пересечения рубежа справедливы три уравнения, полученные на основании анализа, проведенного по фиг. 1:
Figure 00000015
Figure 00000016
Figure 00000017
Для нахождения четырех неизвестных V, l, h, g в полученной системе не хватает еще одного уравнения. Следует заметить, что некоторые, обозначенные на рисунке 1 временные отрезки взаимозависимы, а именно t4=t1+t3. Временной отрезок t3 неудобен в использовании, поскольку начало вхождения в поле зрения объектива 2 (фиг. 1) может происходить раньше момента полного выхода объекта из поля зрения объектива 1, и в дальнейшем не используется.
Для каждого из классов А1, А2, А3, А4 можно составить еще по несколько уравнений, связывающих искомые параметры объекта-нарушителя V, l, h, g, параметры рубежа d, L, α и временные отрезки t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2, получаемые при обработке откликов, возникающих в тепловых датчиках. Однако среди этих уравнений нет ни одного общего для всех классов пересечения рубежа.
Определение реально произошедшего класса пересечения должно проводиться на базе анализа величин временных отрезков t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2, которыми располагает анализирующее устройство. В результате анализа необходимо найти дискриминантные функции, позволяющие разделить классы А1, А2, А3, А4.
Рассмотрим случай, когда t1>t2 (l>L/2). При этом возможны три класса пересечения рубежа - A1, А3, А4. При наличии класса А1 справедливо
Figure 00000018
что в условиях фиксации временных отрезков эквивалентно равенству
Figure 00000019
Для класса А3 характерно соотношение Δt1<t2-Δt2, поскольку
Figure 00000020
а, следовательно,
Figure 00000021
Аналогично для класса А4 справедливо неравенство Δt1<t2-Δt2, поскольку
Figure 00000022
а следовательно
Figure 00000023
Таким образом, равенство (4) отделяет класс А1 от классов А3 и А4.
В случае, когда t1<t2 (l<L/2), возможны классы А2, А3, А4. При наличии класса А2 справедливо
Figure 00000024
что в условиях фиксации временных отрезков эквивалентно равенству
Figure 00000025
Для класса А3 в этом случае характерно соотношение Δt2<t1-Δt1, поскольку
Figure 00000026
а следовательно,
Figure 00000027
Аналогично для класса А4 в этом случае Δt2<t1-Δt1, поскольку
Figure 00000028
а поэтому
Figure 00000029
Таким образом, равенство (5) отделяет класс A2 от классов A3 и А4.
Рассмотрим теперь разность уравнений (1) и (2):
Figure 00000030
Очевидно, что при прохождении рубежа объектом посередине его границ (l=L/2) имеет место равенство временных отрезков: t1=t2. Это условие исключает классы А1 и А2 пересечения рубежа, т.к. для них характерно обратное: t1≠t2. Условие t1=t2 идентифицирует классы А3 и А4, между которые необходимо делать выбор. Заметим, что класс А3 - это пересечение рубежа объектом сравнительно небольшой протяженности, когда его размер g отвечает условиям
Figure 00000031
и
Figure 00000032
Проанализируем признаки, разделяющие классы А3 и А4.
Для класса A4 при любом соотношении между t1 и t2 характерно условие
Figure 00000033
В то же время для класса А3 справедливы два выражения
Figure 00000034
Figure 00000035
т.е. числитель и знаменатель отношений
Figure 00000036
меньше, чем для класса А4.
Рассмотрим подробнее отношения
Figure 00000037
для класса А3, чтобы определить, каким образом они отличаются от зависимости (6).
Пусть l>L/2. При этом зададим продольный размер объекта в виде
Figure 00000038
где x - некоторый линейный размер, характеризующий на сколько объект меньше соответствующего размера поля зрения объектива (что характерно для класса А3), т.е.
Figure 00000039
Тогда
Figure 00000040
Figure 00000041
Введем и рассмотрим дискриминантную функцию y1 в виде разности
Figure 00000042
Figure 00000043
Анализ дискриминантной функции y1(x) позволяет определить поведение отношения
Figure 00000044
для класса A3. При этом практический интерес представляет область значений аргумента функции от x=0 до соизмеримых с размерами сечения поля зрения объектива.
Выражение (7) показывает, что y1(x) - дробно-рациональная функция вида
Figure 00000045
Ее график - равносторонняя гипербола с асимптотами, параллельными осям координат, и с центром в точке
Figure 00000046
она имеет разрыв при
Figure 00000047
и не имеет экстремумов. Функция y(x) является убывающей, если D<0, где
Figure 00000048
- дискриминант функции, для y1(x) равный
Figure 00000049
При соблюдении условия
Figure 00000050
дискриминант функции y1(x) отрицателен, а функция убывает. При x=0 и при соблюдении условия l>L/2 функция y1(x) отрицательна. Это означает, что
Figure 00000051
Рассмотрим случай l<L/2. При этом зададим продольный размер объекта в виде
Figure 00000052
где x - некоторый линейный размер, характеризующий на сколько объект меньше соответствующего размера поля зрения объектива (что характерно для класса A3), т.е.
Figure 00000053
Тогда
Figure 00000054
Figure 00000055
Сформируем вторую дискриминантную функцию y2 как разность
Figure 00000056
Figure 00000057
Дискриминант функции y2(x) равен
Figure 00000058
т.е. такой же, как и для функции y1(x).
При соблюдении условия Ltgα<l·tgα+d дискриминант функции y2(x) отрицателен, а функция будет убывающей. При x=0 функция y2(x) приобретает вид:
Figure 00000059
Знаменатель выражения для y2(x) положителен при условии, что Ltgα<l·tgα+d, поскольку в этом случае
Figure 00000060
Числитель выражения (8) для y2(x) отрицателен при условии, что Ltgα<d. Таким образом, при соблюдении условий l<L/2 и Ltgα<d функция y2(x) при x=0 отрицательна и является убывающей. Это означает, что
Figure 00000061
И, наконец, при l=L/2 третья дискриминантная функция y3(x) приобретает вид:
Figure 00000062
Функция y3(x) является убывающей (D<0) при условии Ltgα<2d, а при x=0 функция равна нулю. При x=0 происходит фактический переход класса B, при котором соблюдаются условия
Figure 00000063
в класс Г пересечения рубежа объектом с большим продольным размером.
Представленный выше анализ дискриминантных функций y1(x), y2(x) и y3(x) показывает, что при пересечении объектом рубежа на любом расстоянии l и при выполнении условия Ltgα<d классы A3 и А4 разделимы, поскольку для класса А4 всегда выполняется условие (6), а для класса A3 справедливо альтернативное соотношение:
Figure 00000064
Анализ особой точки функций y1(x), y2(x) и y3(x), соответствующей определенной организации рубежа, когда Ltgα=d, показал, что и в этом случае условие (9) для класса А3 справедливо. Однако в этом случае становится недостаточным количество независимых временных откликов для класса A2. Если же d<Ltgα, то нарушаются условия формирования временных отрезков t4, t5, поскольку в этом случае сигнал может раньше появляться на приемнике излучения 2, чем на приемнике 1 (фиг. 1). Справедливость формул, связанных с временами t4, t5, нарушается. Необходимо формировать рубеж таким образом, чтобы соблюдалось неравенство d>Ltgα.
Таким образом, при t1=t2, что допускают только классы A3 и A4, дискриминантные функции (6), (9) позволяют их разделить, а при t1≠t2 в зависимости от того, какое из времен больше (t1>t2 или t1<t2), оказывается возможным разделить классы на две группы, в каждую из которых входит по три класса - А1, A3, A4 или A2, А3, A4. Дискриминантные функции (4) и (5) позволяют выделить из этих групп классы A1 и A2 соответственно, а дальнейшее разделение возможно опять с помощью (6), (9).
Пространственно-временная селекция объекта реализуется с помощью пяти логических функций (дискриминантного набора), зависящих от введенных дискриминантных функций и определяющих алгоритм определения класса пересечения рубежа с помощью анализа временных интервалов t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2:
Figure 00000065
Классам пересечения рубежа А1, А2, А3, А4 сопоставлены булевы функции. В качестве аргументов булевых функций А1, A2, A3, A4 рассматриваются введенные логические функции f1-f5. Таблица истинности булевых функций А1, А2, A3, А4 в соответствии с алгоритмом, представленным на фиг. 2, приведена в таблице 1.
Figure 00000066
Заданные таблицей истинности булевы функции А1, A2, A3, A4 выражены в дизъюнктивной нормальной форме:
Figure 00000067
Figure 00000068
Figure 00000069
Figure 00000070
Факт прохождения рубежа объектом контроля фиксируется одной и только одной из булевых функций А1, А2, A3, А4, которая принимает единичное значение в соответствии с классом этого прохождения. Такой выбор происходит на основании анализа временных отрезков t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2, получаемых как результат обработки сигналов с приемников излучения системы. Этот выбор позволяет однозначно оценить параметры объекта g и h, в зависимости от класса прохождения рубежа.
Определяем параметры нарушения.
Определяем параметры объекта для классов A1 и A3. Сложение уравнений (2) и (3) дает выражение
Figure 00000071
откуда с использованием общего признака классов А1 и A3 (VΔt1=g) получаем
Figure 00000072
При этом
Figure 00000073
Вычитая из уравнения (1) уравнение (2), получим
Figure 00000074
откуда находим третий параметр
Figure 00000075
Складывая уравнения (1) и (2), получим
Figure 00000076
откуда находим четвертый параметр
Figure 00000077
Определим параметры объекта для класса A2. Для этого класса пересечений рубежа справедливы два равенства (фиг. 1):
Figure 00000078
и
Figure 00000079
Вычитая из последнего равенства первое, получим
Figure 00000080
откуда находим
Figure 00000081
Складывая уравнение (3) с дополнительным уравнением
Figure 00000082
для класса А2, получим
Figure 00000083
Подставив в это уравнение полученное значение скорости, найдем второй параметр объекта
Figure 00000084
Воспользовавшись уравнением (10), получаем третий параметр объекта
Figure 00000085
Для получения выражения, определяющего четвертый параметр объекта, используем уравнение (11):
Figure 00000086
И, наконец, определяем параметры объекта для класса A4. Для этого класса пересечений рубежа справедливы три дополнительных равенства (фиг. 1):
Figure 00000087
Первое из них дает
Figure 00000088
второе определяет
Figure 00000089
третье определяет
Figure 00000090
Использовав уравнение (11), получаем четвертый параметр объекта
Figure 00000091
Результаты сведены в таблицу 2.
Figure 00000092
Figure 00000093
Классы А1, А2, A3, A4, составляющие генеральную совокупность Ω всех возможных пересечений рубежа, можно идентифицировать (подразумевая под ω класс пересечения рубежа, а под F(ω) - аналитическое выражение булевой функции) следующим образом:
Figure 00000094
Таким образом, при пересечении объектом-нарушителем рубежа с помощью возникающих в тепловых приемниках временных откликов формируются логические дискриминантные функции f1-f5, однозначно определяющие вариант пересечения рубежа по выражениям (12). После этого, по выражениям таблицы 2 определяются параметры пересечения и в соответствии с назначением системы принимается решение (тревога, сортировка, подсчет и др.).

Claims (1)

  1. Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушителя по его тепловому излучению, путем использования тепловых датчиков, расположенных на противоположных сторонах рубежа, преобразования принятого излучения в электрические сигналы, определения временных задержек сигналов друг относительно друга, отличающийся тем, что используют два тепловых датчика с углами полей зрения α, расположенных по одному на каждой из противоположной стороне рубежа протяженностью L, образующие полей зрения которых в горизонтальной плоскости параллельны и одна из них у каждого объектива перпендикулярна противоположной стороне рубежа, а расстояние между ними равно d, по преобразованным принятым этими датчиками излучениям в электрические сигналы определяют временные отрезки: t1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до его полного выхода, t2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива до его полного выхода, t4 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива, t5 - время между максимумами сигналов, возникающих на приемниках излучения обоих объективов, Δt1 - время от начала вхождения объекта в поле зрения первого объектива до достижения сигналом максимума, Δt2 - время от начала вхождения объекта в поле зрения второго объектива до достижения сигналом максимума, с помощью полученных временных отрезков t1, t2, t4, t5, Δt1, Δt2 формируют дискриминантный набор логических функций:
    Figure 00000095

    для выявления класса пересечения рубежа вычисляют четыре логических выражения:
    Figure 00000096
    Figure 00000097
    Figure 00000098
    Figure 00000099
    только одно из которых является истинным и определяет вариант пересечения рубежа, бесконечное множество Ω которых, отличающееся размерами объекта по отношению к полям зрения тепловых датчиков, разделено на четыре несовместных класса, составляющих полную группу событий и удовлетворяющих условию
    Figure 00000100
    где
    Figure 00000101
    Figure 00000102
    и в соответствии с выявленным классом определяют параметры нарушителя:
    Figure 00000103

    Figure 00000104

    где V - скорость перемещения объекта вдоль границ рубежа, h - поперечный размер объекта, g - продольный размер объекта, l - расстояние от первого объектива до траектории движения объекта.
RU2014114465/08A 2014-04-14 2014-04-14 Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения RU2546077C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014114465/08A RU2546077C1 (ru) 2014-04-14 2014-04-14 Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014114465/08A RU2546077C1 (ru) 2014-04-14 2014-04-14 Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2546077C1 true RU2546077C1 (ru) 2015-04-10

Family

ID=53295721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014114465/08A RU2546077C1 (ru) 2014-04-14 2014-04-14 Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2546077C1 (ru)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4179691A (en) * 1976-11-15 1979-12-18 Cerberus Ag Infrared intrusion detector circuit
US4377808A (en) * 1980-07-28 1983-03-22 Sound Engineering (Far East) Limited Infrared intrusion alarm system
RU2058593C1 (ru) * 1989-10-27 1996-04-20 Виктор Васильевич Кузнецов Способ обнаружения нарушителя и устройство для его осуществления
US6377174B1 (en) * 1999-06-07 2002-04-23 Siemens Technologies Ag, Cerberus Division Intrusion detector having a sabotage surveillance device
US6774791B2 (en) * 1999-06-09 2004-08-10 Electronics Line (E.L) Ltd. Method and apparatus for detecting moving objects, particularly intrusions
RU2311686C2 (ru) * 2005-10-18 2007-11-27 ООО Лаборатория прикладных информационных технологий "ИНФРАД" Способ обнаружения и определения текущего местоположения нарушителя охраняемой зоны
RU2319211C2 (ru) * 2005-12-22 2008-03-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский и конструкторский институт радиоэлектронной техники" ФГУП "НИКИРЭТ" Способ и устройство комбинированного обнаружения нарушителя и передачи сигналов радиосообщений
CN201974900U (zh) * 2011-01-07 2011-09-14 沈阳汇通智联电子工程设计安装有限公司 两光束主动红外激光入侵探测器
RU110855U1 (ru) * 2011-03-29 2011-11-27 Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт радиоэлектронных комплексов" Беспроводная разведывательно-сигнализационная система для больших площадей

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4179691A (en) * 1976-11-15 1979-12-18 Cerberus Ag Infrared intrusion detector circuit
US4377808A (en) * 1980-07-28 1983-03-22 Sound Engineering (Far East) Limited Infrared intrusion alarm system
RU2058593C1 (ru) * 1989-10-27 1996-04-20 Виктор Васильевич Кузнецов Способ обнаружения нарушителя и устройство для его осуществления
US6377174B1 (en) * 1999-06-07 2002-04-23 Siemens Technologies Ag, Cerberus Division Intrusion detector having a sabotage surveillance device
US6774791B2 (en) * 1999-06-09 2004-08-10 Electronics Line (E.L) Ltd. Method and apparatus for detecting moving objects, particularly intrusions
RU2311686C2 (ru) * 2005-10-18 2007-11-27 ООО Лаборатория прикладных информационных технологий "ИНФРАД" Способ обнаружения и определения текущего местоположения нарушителя охраняемой зоны
RU2319211C2 (ru) * 2005-12-22 2008-03-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский и конструкторский институт радиоэлектронной техники" ФГУП "НИКИРЭТ" Способ и устройство комбинированного обнаружения нарушителя и передачи сигналов радиосообщений
CN201974900U (zh) * 2011-01-07 2011-09-14 沈阳汇通智联电子工程设计安装有限公司 两光束主动红外激光入侵探测器
RU110855U1 (ru) * 2011-03-29 2011-11-27 Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт радиоэлектронных комплексов" Беспроводная разведывательно-сигнализационная система для больших площадей

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ahamad et al. Person detection for social distancing and safety violation alert based on segmented ROI
Puckett et al. Time-frequency analysis reveals pairwise interactions in insect swarms
KR20160035121A (ko) 깊이 영상정보에서 추출된 위치정보를 이용한 개체계수 방법 및 장치
Li et al. Multi-photoelectric detection sensor target information recognition method based on DS data fusion
Planinc et al. Robust fall detection by combining 3D data and fuzzy logic
US8829439B2 (en) Target detector with size detection and method thereof
Tsou et al. Counting people by using convolutional neural network and a PIR array
CN108701211A (zh) 用于实时地检测、跟踪、估计和识别占用的基于深度感测的系统
Yang et al. Multiple human location in a distributed binary pyroelectric infrared sensor network
RU2546077C1 (ru) Способ обнаружения нарушителя и определения параметров нарушения
RU2661751C1 (ru) Пассивное инфракрасное устройство для обнаружения нарушителя с формированием граничных сигналов
RU2629146C1 (ru) Интеллектуальное пассивное инфракрасное средство обнаружения
Faulkner et al. Device-free localization using privacy-preserving infrared signatures acquired from thermopiles and machine learning
CN112771534A (zh) 电子设备及对象计数方法
Prathilothamai et al. Cost Efective Road Traic Prediction Model using Apache Spark
CN104462740B (zh) 一种影响热释电人体身份识别的多因素建模方法
Khan et al. Integrated analysis and synthesis of pedestrian dynamics: First results in a real world case study
Ahir et al. A review on abnormal activity detection methods
Viswanath et al. On the design of a cost-effective and lightweight people counting sensor
Matsubayashi et al. A method for estimating walking speed by using magnetic signature to grasp people flow in indoor passages
Fujita et al. Human crowd detection for physical sensing assisted geo-social multimedia mining
Burkert et al. Complex event detection in pedestrian groups from UAVs
SINGH et al. People Counting System Using Python
Dumitru et al. Pedestrian analysis for crowd monitoring: The Milan case study (Italy)
Jain et al. Computational and Performance Aspects of Face Recognition Method (HOPFALRB)

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190415