moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2020.31.4.010 856 Архитектура программного обеспечения для многокамерного сопровождения в системах видеонаблюдения с децентрализованной структурой The architecture of software for multi-camera tracking in video surveillance systems with a decentralized structure Николаев Дмитрий Александрович Nikolaev Dmitriy Aleksandrovich lebedenko_eugene@mail.ru aff-1 ФКОУ ВПО Академия ФСО России Russian Federation Security Guard Service Federal Academy 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2020.31.4.010 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В статье представлен вариант архитектурных решений программного обеспечения, поддерживающего специальную функцию видеоаналитики – многокамерное сопровождение в системах видеонаблюдения, реализованных по принципу децентрализованного обмена управляющей информацией. На основе возможностей имеющихся аппаратных платформ интеллектуальных камер видеонаблюдения, а также проведенного анализа и обобщения существующих архитектур распределенных вычислительных систем предложены подходы к функциональному проектированию и последующей реализации модулей программного обеспечения, обеспечивающих протокол обмена сообщениями в ходе процесса многокамерного сопровождения объекта. Выделены функции многокамерного сопровождения, ориентированные на архитектуру сети «точка-точка» CAN (Content Addressable Network). Предложена аппаратнопрограммная реализация такой сети на основе протоколов CAN (Controller Area Network) – архитектура С2С (CAN2CAN). Определены особенности реализации модулей программного обеспечения в зависимости от типа управления функциями распределенной вычислительной системы и аппаратных особенностей интеллектуальных видеокамер. На примере ряда практических реализаций программного обеспечения для контроллеров с открытым исходным кодом представлена, как обобщенная многоуровневая архитектура программного обеспечения видеоаналитики функции многокамерного сопровождения, так и архитектурные шаблоны модулей и программного обеспечения, реализующего децентрализованное взаимодействие множества интеллектуальных видеокамер в процессе многокамерного сопровождения в C2C сети.

The article presents variant of software architectural solutions that support a special function of video analytics – multi-camera support in video surveillance systems, which based on decentralized control information exchange. Considered the main capabilities of existing hardware platforms for intelligent video surveillance cameras, as well as the analysis and generalization of existing architectures of distributed computing systems, approaches to the functional design and subsequent implementation of software modules that provide a message exchange protocol during the process of multi-camera tracking of an object are proposed. The functions of multi-camera tracking focused on the use of architecture CAN P2P network (Content Addressable Network) is highlighted. A hardware and software implementation of such network based on the CAN (Controller Area Network) protocols - C2C architecture (CAN2CAN) is proposed. The features of the implementation of software modules are determined depending on the type of control of the functions of a distributed computing system and the hardware features of intelligent video cameras. On the example of a number of practical implementations of open source software and controllers, both a generalized multi-level architecture of video analytics software for the multi-camera support function and architectural templates of modules and software that implements the decentralized interaction of a set of intelligent video cameras in the process of multi-camera support, implemented using C2C network.

 распределенная вычислительная система система видеонаблюдения децентрализованное управление многокамерное сопровождение видеоаналитика программное обеспечение одноранговая сеть коммутация пакетов distributed computing system video surveillance system decentralized control multicamera tracking video analytics, software peer-to-peer network content addressable network packet switching Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Rinner B., Wolf W. An Introduction to Distributed Smart Cameras. IEEE Xplore. 2008;96(10):1565-1575. Barthélemy J. et al. Edge-computing video analytics for real-time traffic monitoring in a smart city. Sensors. 2019;19(9):2048. Quaritsch M., Kreuzthaler M., Rinner B., Bischof H., Strobl B. Autonomous Multi-Camera Tracking on Embedded Smart Cameras. EURASIP Journal on Embedded Systems. 2007;092827. Rowe A., Goel D., Rajkumar R. FireFly Mosaic: A Vision-Enabled Wireless Sensor Networking System. In Proc. of the 28th IEEE International RealTime Systems Symposium RTSS 2007. D. Goel, Ed. 2007:459-468. Hu P. MeshVision: an adaptive wireless mesh network video surveillance system Multimedia systems. 2010;16(4-5);243-254. Fleck S., Loy R., Vollrath C., Walter F., Straßer W. SmartClassySurv – A Smart Camera Network for Distributed Tracking and Activity Recognition and its Application to Assisted Living. In Proc. of the 1st ACM/IEEE Int. Conference on Distributed Smart Cameras ICDSC ’07, Sept. 2007:211-218. Прохоров П. Обоснование структуры программного обеспечения «умной» камеры видеонаблюдения. Математические структуры и моделирование. 2015;3(35):81-90.2015;3(35):81-90. Зыков В.Н., Кашковский В.В. Исследование методов обнаружения объектов и построения траектории их движения в системах видеонаблюдения. Студенческий. 2017;8-1:20-24. Wolf W., Ozer B., Lv T. Smart Cameras as Embedded Systems. IEEE Computer. 2002;35(9):48-53. Лебеденко Е.В., Николаев Д.А. Моделирование процесса децентрализованного управления многокамерным сопровождением объектов в подсистеме видеоаналитики системы видеонаблюдения. Системы управления и информационные технологии. 2019;4:41-46. Николаев Д.А., Лебеденко Е.В. К вопросу о моделировании систем с децентрализованным управлением при многокамерном сопровождении объектов слежения. Информационные технологии моделирования и управления. 2019;2(116):90-99. Николаев Д.А., Лебеденко Е.В., Пимонов Р.В. Подходы к имитационному моделированию системы видеонаблюдения с децентрализованной структурой и подсистемой видеоаналитики, реализующей функцию многокамерного сопровождения объектов. Системы управления и информационные технологии. 2020;2:9-14. Лебеденко Е.В., Николаев Д.А. Алгоритмы децентрализованного управления многокамерным сопровождением в телевизионных охранных системах. XI Всероссийская межведомственная научная конференция «Актуальные направления развития систем охраны, специальной связи и информации для нужд государственного управления», Академия ФСО России. 2018. Dias F., Berry F., Serot J., Marmoiton F. Hardware, Design and Implementation Issues on a Fpga-BasedSmart Camera. In Proc. of the 1st ACM/IEEE Int. Conference on Distributed Smart Cameras ICDSC ’07, Sept. 2007:20-26. Smart cameras embed processor power. Доступно по: https://www.vision-systems.com/cameras-accessories/article/16738353/smart-cameras-embed-processor-power (дата обращения 16.09.2020). TMDSCSK388 DM38x Camera Starter Kit (CSK). Доступно по: https://www.ti.com/tool/TMDSCSK388 (дата обращения 21.09.2020). Ratnasamy S. A scalable content-addressable network. ACM. 2001;31(4):161-172. ISO 11898-1:2015 Road vehicles – Controller area network (CAN) – Part 1: Data link layer and physical signalling. Доступно по: https://www.iso.org/standard/63648.html (дата обращения 15.10.2020). Щербаков А. Протоколы прикладного уровня CAN-сетей. Современные технологии автоматизации. 1999;3:1-10. PC card PCI-104 – PROFINET IO-Device. Доступно по: https://www.hilscher.com/products/product-groups/pc-cards/pci-104/cifx-104c-re-rpns/ (дата обращения 19.10.2020).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.