Настоящая работа посвящена решению задачи распознавания си-
туаций в среде движущихся объектов. Исходным для распознавания
является видеопоток данных, получаемый путем наблюдения за сре-
дой. Для создания и отладки систем распознавания ситуаций, воз-
никающих при движении объектов в реальных средах, необходимо
иметь видеопотоки, отражающие ситуации и подлежащие распознава-
нию. Получение таких видеопотоков, например с помощью видеока-
мер или других устройств непосредственно в реальных средах, являет-
ся трудоемким процессом вследствие высокой стоимости требуемых
ресурсов. Единственным выходом из этого положения является тот
или иной вид моделирования ситуаций. В настоящей работе для мо-
делирования используется виртуальная среда. Перечень движущихся
объектов, в принципе, не ограничен и включает в себя как предста-
вителей живого мира, например людей, так и неживого (автомобили,
поезда, самолеты, суда и т.д.). Ситуации, возникающие в среде дви-
жущихся объектов, могут быть самыми различными, зависящими от
скорости, направления, расстояния и многих других параметров дви-
жущихся объектов. В настоящее время имеется довольно много оте-
чественных и зарубежных организаций, занимающихся разработкой
подобных концепций и технологий [1–9]. Доступны обширные обзо-
ры по методам распознавания ситуаций [10, 11]. Большинству этих
работ присущи два главных недостатка: сравнительно слабые возмож-
ности распознавания сложных ситуаций, особенно при большом числе
движущихся объектов в реальном времени, и “ручное” распознавание
сложных ситуаций человеком с помощью визуального наблюдения за
поведением движущихся объектов. Настоящая работа направлена на
устранение указанных недостатков путем развития концепции и тех-
нологии, позволяющих создавать эталонные реактивные модели для
распознавания представляющих интерес ситуаций, порождать разно-
родную видеоинформацию путем моделирования возникающих ситу-
аций в виртуальной среде, распознавать ситуации, возникающие при
движении объектов, на основе результатов использования видеопото-
ков, порождаемых виртуальным моделированием.
Настоящая работа соединяет конечно-автоматную парадигму Брук-
са [12] с элементами теории нечетких множеств Заде [13] для постро-
ения универсального метода представления и распознавания ситуаций
с участием движущихся объектов.
Применение теории нечетких множеств для анализа движения объ-
ектов облегчает работу эксперта на этапе представления ситуации и
обеспечивает надежность распознавания ситуации в условиях непол-
ноты и зашумленности данных о положении объектов.
Представление ситуации в виде иерархии конечных автоматов [12]
также облегчает работу эксперта, поскольку при описании каждого
уровня он может принимать во внимание только те признаки и от-
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2013. № 3 27
