ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2025-25-2-253-26ntv-445Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИCOMPUTER SCIENCEРазработка файловой системы для хранения данных интеллектуальной системы видеонаблюденияDevelopment of a file system for storing data of an intelligent video surveillance systemhttps://orcid.org/0000-0002-4823-6288СубботинА. Н.SubbotinA. N.

Субботин Алексей Николаевич — аспирант, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина),; ведущий инженер-программист, ГУП «Петербургский метрополитен».

Санкт-Петербург, 197022, 190013, sc 57226847043

Alexey N. Subbotin — PhD Student, Saint Petersburg Electrotechnical University “LETI”; Leading Engineer, Software Developer, State Unitary Enterprise “Petersburg Metropolitan”.

Saint Petersburg, 197022, 190013, sc 57226847043

alesu1543@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-5877-4461ЖуковаН. А.ZhukovaN. A.

Жукова Наталия Александровна — доктор технических наук, профессор, старший научный сотрудник.

Санкт-Петербург, 199178, sc 56406142300

Nataly A. Zhukova — D.Sc., Professor, Senior Researcher.

Saint Petersburg, 199178; sc 56406142300

nazhukova@mail.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина); ГУП «Петербургский метрополитен»РоссияSaint Petersburg Electrotechnical University “LETI”; State Unitary Enterprise “Petersburg Metropolitan”Russian FederationСанкт-Петербургский федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН)РоссияSt. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202524042025252253260Copyright © Субботин А.Н., Жукова Н.А., 20252025Субботин А.Н., Жукова Н.А.Subbotin A.N., Zhukova N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/445Введение

Введение. Рассмотрена проблема создания файловой системы с характеристиками, отличными от универсальных, для хранения данных интеллектуальных систем видеонаблюдения. Доступ к файловой системе является определяющим фактором, от которого зависит быстродействие всей системы. Скорость выполнения операций с данными определяется не только быстротой работы шины данных и наличием современного процессора, но и драйвером доступа к жесткому диску, который может ограничивать возможности системы выполнять основные функции: наблюдение, анализ изображений, определение образов и событий. Существует потребность в использовании более производительного сервера, что требует дополнительных материальных затрат, в разработке специализированной файловой системы для повышения скорости записи и чтения с жесткого диска. Использование специализированной файловой системы, ориентированной на решение одной или ограниченного числа задач, может значительно повысить скорость работы системы при использовании серверов с одинаковыми техническими характеристиками. В интеллектуальных системах видеонаблюдения применение специализированной файловой системы может обеспечить повышение скорости обработки изображений и точности определения объектов в видеопотоке благодаря повышению скорости записи и чтения данных с диска. Анализ существующих файловых систем показал, что имеющиеся решения не позволяют обеспечить требуемую скорость работы с данными в интеллектуальных системах видеонаблюдения при наличии ограничений на количество и мощность используемых технических средств. Предложена специализированная файловая система для хранения данных систем интеллектуального видеонаблюдения.

Метод

Метод. Разработана файловая система с описанием, ориентированная на решение задачи хранения данных в системах интеллектуального наблюдения. Используемая база данных обладает функциями чтения, поиска, записи и обновления структурированных данных, размещенных в ее таблицах. База данных оптимизирована для работы с данными интеллектуальных систем видеонаблюдения, имеет ограниченную размерность столбцов, задаваемую в соответствии с размещаемыми в ней сущностями. Особенность база данных состоит в том, что она постоянно находится в оперативной памяти, синхронизация данных с жестким диском выполняется через заданный интервал времени. Примененная база данных, подобно Redis, работает значительно быстрее традиционных. Разработанный драйвер действует напрямую с жестким диском, не использует функции операционной системы, что повышает скорость работы с данными.

Основные результаты

Основные результаты. Сравнение скорости записи и чтения данных при использовании разработанного и существующих универсальных драйверов показало, что применение нового драйвера позволяет повысить скорость записи и чтения на 43,4 % относительно New Technology File System (NTFS). Обсуждение. В рамках проведенного исследования выполнена разработка файловой системы для интеллектуальных систем видеонаблюдения. Отмечено, что подобные специализированные файловые системы могут разрабатываться для применения в других областях, где требуется повысить скорость (снизить время) записи и чтения данных с диска.

The article considers the problem of creating a file system with characteristics different from universal ones for storing data of intelligent video surveillance systems. Access to the file system is a determining factor on which the performance of the entire system depends. A fast data bus and a modern processor do not always determine the speed of data operations, but also the hard disk access driver which, accordingly, can limit the system ability to perform basic functions: surveillance, image analysis, detection of images and events. It is necessary to select a more productive server which is expensive, or use a specialized driver to increase the speed of writing and reading on the hard disk. The use of a specialized file system focused on solving one or a limited number of problems can significantly increase the speed of systems in cases where the server is used with the same technical characteristics. In intelligent video surveillance systems, the use of a specialized file system can provide an increase in the speed of image processing and the accuracy of object detection in the video stream, due to the increased speed of reading and writing from the disk. An analysis of existing file systems has shown that the existing solutions do not provide the required speed of working with data in intelligent video surveillance systems when using technical means with the same computing characteristics. In this article, the authors propose a specialized file system for storing data in intelligent video surveillance systems. A file system has been developed that is focused on solving one problem: storing data in intelligent surveillance systems. The developed driver increases the speed of accessing the data on the hard drive. The new file system for storing data in an intelligent video surveillance system works together with a database for one, separate task. A comparison of the speed of writing and reading data using the developed driver and using existing universal drivers made. As a result of the comparison, it has been established that the use of the new driver has increased the speed of writing and reading by 43.4 % relative to NTFS file system. As part of the study, a file system for intelligent video surveillance systems was developed, but similar specialized file systems can be developed for use in other areas where it is necessary to increase the speed (reduce the time) of writing and reading data from the file system.

файловая системаинтеллектуальная система видеонаблюденияхранение данныхвзаимодействие с объектной базой данныхснижение времени доступа к даннымбаза данныхfile system creationintelligent video surveillance systemdata storageinteraction with object databasereduction of data access timedatabasefile systemИсследование выполнено при финансовой поддержке государственного бюджета, номер проекта № FFZF-2025-0019This work was supported by the state budget, project No. FFZF-2025-0019ReferencesAvhad A.R., Gangad P.S., Kharote S.M., Muntode S.S., Sanap M.D. Blockchain based secure file transfer system with password protection // International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology (IJARSCT). 2024. V. 4. N 2. P. 299–303. https://doi.org/10.48175/ijarsct-19651Avhad A.R., Gangad P.S., Kharote S.M., Muntode S.S., Sanap M.D. Blockchain based secure file transfer system with password protection. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology (IJARSCT), 2024, vol. 4, no. 2, pp. 299–303. https://doi.org/10.48175/ijarsct-19651Panjuta D., Jabbarzadeh J. C# File System // Learning C# Through Small Projects. Springer, 2024. P. 167–198. https://doi.org/10.1007/978-3-031-51914-7_6Panjuta D., Jabbarzadeh J. C# File System. Learning C# Through Small Projects. Springer, 2024, pp. 167–198. https://doi.org/10.1007/978-3031-51914-7_6Needhi J., Prasath R., Vikram K.K., Vishnu G. Performance optimization of voice-assisted file management systems // International Journal of Engineering and Computer Science. 2024. V. 13. N 7. P. 26250–26256. https://doi.org/10.18535/ijecs/v13i07.4854Needhi J., Prasath R., Vikram K.K., Vishnu G. Performance optimization of voice-assisted file management systems. International Journal of Engineering and Computer Science, 2024, vol. 13, no. 7, pp. 26250–26256. https://doi.org/10.18535/ijecs/v13i07.4854Cho K., Bahn H. A lightweight file system design for unikernel // Applied Sciences. 2024. V. 14. N 8. P. 3342. https://doi.org/10.3390/app14083342Cho K., Bahn H. A lightweight file system design for unikernel. Applied Sciences, 2024, vol. 14, no. 8, pp. 3342. https://doi.org/10.3390/app14083342Gui J., Wang Y., Shuai W. Improving reading performance by file prefetching mechanism in distributed cache systems // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2024. V. 6. N 22. P. e8215 https://doi.org/10.1002/cpe.8215Gui J., Wang Y., Shuai W. Improving reading performance by file prefetching mechanism in distributed cache systems. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2024, vol. 36, no. 22, pp. e8215 https://doi.org/10.1002/cpe.8215Yuliana M., Hidayah N., Sudarsono A. Implementation of Web-Based file sharing security system // MOTIVECTION: Journal of Mechanical, Electrical and Industrial Engineering. 2024. V. 6. N 1. P. 41–52. https://doi.org/10.46574/motivection.v6i1.314Yuliana M., Hidayah N., Sudarsono A. Implementation of Web-Based file sharing security system. MOTIVECTION: Journal of Mechanical, Electrical and Industrial Engineering, 2024, vol. 6, no. 1, pp. 41–52. https://doi.org/10.46574/motivection.v6i1.314Man T., Osipov V.Yu., Zhukova N., Subbotin A., Ignatov D. Neural networks for intelligent multilevel control of artificial and natural objects based on data fusion: A survey // Information Fusion. 2024. V. 110. P. 102427. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102427Man T., Osipov V., Zhukova N., Subbotin A., Ignatov D. Neural networks for intelligent multilevel control of artificial and natural objects based on data fusion: A survey. Information Fusion, 2024, vol. 110, pp. 102427. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102427Man T., Vodyaho A., Zhukova N., Subbotin A., Shichkina Y. Urban intelligent assistant on the example of the escalator passenger safety management at the subway stations //scientific Reports. 2023. V. 13. N 1. P. 15914. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42535-xMan T., Vodyaho A., Zhukova N., Subbotin A., Shichkina Y. Urban intelligent assistant on the example of the escalator passenger safety management at the subway stations. Scientific Reports. 2023. vol. 13, no. 1, pp. 15914. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42535-xOsipov V., Zhukova N., Subbotin A., Glebovskiy P., Evnevich E. Intelligent escalator passenger safety management //scientific Reports. 2022. V. 12. N 1. P. 5506. https://doi.org/10.1038/s41598022-09498-xOsipov V., Zhukova N., Subbotin A., Glebovskiy P., Evnevich E. Intelligent escalator passenger safety management. Scientific Reports, 2022, vol. 12, no. 1, pp. 5506. https://doi.org/10.1038/s41598-02209498-xCowan D.D., Stepien T.M., Ierusalimschy R., Lucena C.J.P. Application integration: Constructing composite applications from interactive components //software: Practice and Experience. 1993. V. 23. N 3. P. 255–275. https://doi.org/10.1002/spe.4380230304Cowan D.D., Stepien T.M., Ierusalimschy R., Lucena C.J.P. Application integration: Constructing composite applications from interactive components. Software: Practice and Experience, 1993, vol. 23, no. 3, pp. 255–275. https://doi.org/10.1002/spe.4380230304Sudharsan S., Sakthi Anand A., Shanmugaraj K., Palani Samy K.C. Deep learning-based intelligent video surveillance system for realtime motion detection // International Scientific Journal of Engineering and Management. 2024. V. 3. N 4. P. 1–10. https://doi.org/10.55041/ISJEM01492Sudharsan S., Sakthi Anand A., Shanmugaraj K., Palani Samy K.C. Deep learning-based intelligent video surveillance system for realtime motion detection. International Scientific Journal of Engineering and Management, 2024, vol. 3, no. 4, pp. 1–10. https://doi.org/10.55041/ISJEM01492Li J., Zheng Z., Li Y., Ma R., Xia S. Multitask deep learning for Edge Intelligence Video Surveillance system // Proc. of the IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). 2020. P. 579–584. https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442166Li J., Zheng Z., Li Y., Ma R., Xia S. Multitask deep learning for Edge Intelligence Video Surveillance system. Proc. of the IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2020, pp. 579–584. https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442166Жукова Н.А., Субботин А.Н. Алгоритм динамического распределения обработки изображений в облачных системах интеллектуального видеонаблюдения // Информационно-управляющие системы. 2024. № 6 (133). С. 15–26. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2024-6-15-26Zhukova N.A., Subbotin A.N. Dynamic distribution algorithm for image processing in cloud-based intelligent video surveillance systems. Information and Control Systems, 2024, no. 6 (133). pp. 15–26. (in Russian). https://doi.org/10.31799/1684-8853-2024-6-15-26Bhatia J., Patel T., Trivedi H., Majmudar V. Htv dynamic load balancing algorithm for virtual machine instances in cloud // Proc. of the International Symposium on Cloud and Services Computing. 2012. P. 15–20. https://doi.org/10.1109/ISCOS.2012.25Bhatia J., Patel T., Trivedi H., Majmudar V. Htv dynamic load balancing algorithm for virtual machine instances in cloud. Proc. of the International Symposium on Cloud and Services Computing, 2012, pp. 15–20. https://doi.org/10.1109/ISCOS.2012.25Rahm E., Do H.H. Data cleaning: problems and current approaches // Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. 2000. V. 23. N 4. P. 3–13.Rahm E., Do H.H. Data cleaning: problems and current approaches. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 2000, vol. 23 no. 4, pp. 3–13.Saecker M., Markl V. Big data analytics on modern hardware architectures: a technology survey // Lecture Notes in Business Information Processing. 2013. V. 138, P. 125–149. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36318-4_6Saecker M., Markl V. Big data analytics on modern hardware architectures: a technology survey. Lecture Notes in Business Information Processing, 2013, vol. 138, pp. 125–149. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36318-4_6

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