Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/26720
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorПетрашенко, Андрій Васильович-
dc.contributor.authorЛисенко, Віталій Андрійович-
dc.date.accessioned2019-03-13T16:24:47Z-
dc.date.available2019-03-13T16:24:47Z-
dc.date.issued2018-12-
dc.identifier.citationЛисенко, В. А. Програмні засоби розпізнавання рухомого об'єкта для систем відеоспостереження : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія. Комп’ютерні системи та компоненти / Лисенко Віталій Андрійович. – Київ, 2018. – 95 с.uk
dc.identifier.urihttp://ela.kpi.ua/handle/123456789/26720-
dc.language.isoukuk
dc.subjectсистема відеоспостереженняuk
dc.subjectрухомий об’єктuk
dc.subjectвідеоматеріалuk
dc.subjectvideo surveillance systemuk
dc.subjectmoving objectuk
dc.subjectvideo materialuk
dc.subjectсистема видеонаблюденияuk
dc.subjectдвижущийся объектuk
dc.subjectвидеоматериалuk
dc.titleПрограмні засоби розпізнавання рухомого об'єкта для систем відеоспостереженняuk
dc.typeMaster Thesisuk
dc.format.page95 с.uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc519.688uk
dc.description.abstractukАктуальність теми. Сучасні системи відеоспостереження відіграють важливу роль у підвищенні рівня безпеки та дотримання прав приватної власності об'єкта під охороною. Щодня компанії, що працюють у сфері систем охорони, розробляють нові технології, які здатні ефективно усувати несприятливі ситуації та підвищувати рівень безпеки. Незважаючи на те, що традиційні системи відеоспостереження є досить поширеними в сучасних охоронних системах та демонструють високий рівень захисту, вони мають певні недоліки. Основним недоліком таких систем є високі затрати пам'яті на збереження зафіксованого відеоматеріалу, оскільки подібні системи постійно фіксують ситуацію на закріпленій території та зберігають велику кількість відеоматеріалу, навіть коли в місці спостереження нічого не відбувається. Це також приводить до збільшення часу, що витрачається на перегляд та аналіз збережених матеріалів. Тому, щоб підвищити ефективність систем відеоспостереження, потрібно позбутися наведеного недоліку, що і стало предметом даного дослідження. Об’єктом дослідження є розпізнавання руху об’єкта в системах відеоспостереження. Предметом дослідження є програмні засоби для підвищення ефективності систем відеоспостереження. Мета роботи: зменшення розміру пам’яті, затраченої на збереження відеоматеріалів, а також розробка програмних засобів розпізнавання руху об’єкта для інтеграції у системи відеоспостереження. Наукова новизна: 1. Запропоновано спосіб аналізу відеоматеріалу, який базується на порівнянні кадрів і в залежності від результату порівняння приймається рішення про збереження даного матеріалу. Це дозволяє зменшити розмір відеоматеріалів, що фіксується за певний проміжок часу. 2. Виконано порівняльний аналіз звичайної системи відеоспостереження, роботу якої було відтворено на комп’ютері, та роботу системи, яка використовує метод розпізнавання рухомих об’єктів. Також визначено ситуації, в яких дана система буде корисною, та її переваги і недоліки. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонована система надає можливість значно зменшити розмір пам’яті, відведений для збереження відеоматеріалів. Крім того, запропонована система може бути інтегрована в сучасні системи відеоспостереження майже без апаратних змін. Апробація роботи. Робота системи відеоспостереження з інтегрованою системою розпізнавання руху об’єктів була представлена та обговорювалась на науковій конференції магістрантів та аспірантів “Прикладна математика та комп’ютинг” ПМК-2018 (Київ, 14 – 16 листопада 2018) і на ІV Міжнародній науково-технічній Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами», яка проводилась 22 листопада 2018 в Національному університеті харчових технологій. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів. У першому розділі розглянуто існуючі системи відеоспостереження, їхні особливості, недоліки та переваги, розглянуто різні реалізації. У другому розділі запропоновано систему відеоспостереження яка буде вирішувати виявлену проблему, базуючись на аналізуванні кадрів вхідного відеоматеріалу. У третьому розділі наведені особливості реалізації розроблених програмних засобів для реалізації запропонованого підходу. У четвертому розділі представлено результати тестування розроблених програмних засобів. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 84 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.uk
dc.description.abstractenActuality of theme. Modern CCTV systems play an important role in increasing the level of security and observance of the private property rights of the protected object. Every day, companies working in the field of security systems are developing new technologies that can effectively eliminate adverse situations and increase security. Despite the fact that traditional CCTV systems are quite common in modern security systems and display a high level of protection, they have certain disadvantages. The main disadvantage of such systems is the high cost of memory to save the recorded video, since such systems permanently capture the situation on a fixed territory and store a large amount of video material, even when nothing happens on the spot of observation. This also leads to an increase in the time spent on viewing and analyzing stored materials. Therefore, in order to improve the effectiveness of video surveillance systems, you need to get rid of this shortcoming, which became the subject of this study. The object of the study is the recognition of object movement in video surveillance systems. The subject of the study is software tools for improving the effectiveness of video surveillance systems. The purpose of the work is to reduce the amount of memory spent on the storage of video materials by analysis of personnel, as well as the development of software for recognizing the object movement for integration into video surveillance systems. Scientific novelty: 1. The method of analysis of video material, which is based on comparison of frames, and depending on the result of comparison, is made decision on the preservation of this material. This allows you to reduce the size of video footage, which is fixed for a certain period of time. 2. A comparative analysis of the usual CCTV system performed on the computer was performed, and the system work using the method of recognition of moving objects. It also identifies the situations in which this system will be useful, and its advantages and disadvantages. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed system provides the opportunity to significantly reduce the size of memory allocated to save video materials. In addition, the proposed system can be integrated into modern video surveillance systems with almost no hardware changes. Test work. The work of the CCTV system with the integrated object recognition recognition system was presented and discussed at the Scientific Conference of Masters and Postgraduates "Applied Mathematics and Computer", PMK-2018 (Kyiv, November 14-16, 2018) and at the IV International Scientific and Technical Internet- conference "Modern methods, information, software and technical support of control systems for organizational, technical and technological complexes", held on November 22, 2018 at the National University of Food Technologies. Structure and scope of work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction gives a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of the research direction, formulates the purpose and objectives of the research, shows the scientific novelty of the results. The first section deals with existing video surveillance systems, their features, disadvantages and advantages, different implementations are considered. The second section proposes a video surveillance system that will solve the problem, based on the analysis of input video frames. In the third section, features of implementation of the developed software tools for implementation of the proposed approach are presented. The fourth section presents the test results of the developed software. The conclusions are the results of the work. The work is presented on 84 sheets, contains a link to the list of used literary sources.uk
dc.description.abstractruАктуальность темы. Современные системы видеонаблюдения играют важную роль в повышении уровня безопасности и соблюдения прав частной собственности объекта под охраной. Ежедневно компании, работающие в сфере систем охраны, разрабатывают новые технологии, которые способны эффективно устранять неблагоприятные ситуации и повышать уровень безопасности. Несмотря на то, что традиционные системы видеонаблюдения являются довольно распространенными в современных охранных системах и демонстрируют высокий уровень защиты, они имеют определенные недостатки. Основным недостатком таких систем являются высокие затраты памяти на хранение зафиксированного видеоматериала, поскольку подобные системы постоянно фиксируют ситуацию на закрепленной территории и сохраняют большое количество видеоматериала, даже если в месте наблюдения ничего не происходит. Это также приводит к увеличению времени, затрачиваемого на просмотр и анализ сохранившихся материалов. Поэтому, чтобы повысить эффективность систем видеонаблюдения, нужно избавиться приведенного недостатка, что и стало предметом данного исследования. Объектом исследования является распознавание движения объекта в системах видеонаблюдения. Предметом исследования есть программные средства для повышения эффективности систем видеонаблюдения. Цель работы: уменьшение размера памяти, затраченного на сохранение видеоматериалов, а также разработка программных средств распознавания движения объекта для интеграции в системы видеонаблюдения. Научная новизна: 1. Предложен способ анализа видеоматериала, который базируется на сравнении кадров и в зависимости от результата сравнения принимается решение о сохранении данного материала. Это позволяет уменьшить размер видеоматериалов, который фиксируется за определенный промежуток времени. 2. Выполнен сравнительный анализ обычной системы видеонаблюдения, работу которой было воспроизведено на компьютере, и работу системы, которая использует метод распознавания движущихся объектов. Также определены ситуации, в которых данная система будет полезной, и ее преимущества и недостатки. Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в том, что предложенная система позволяет значительно уменьшить размер памяти, отведенный для сохранения видеоматериалов. Кроме того, предложенная система может быть интегрирована в современные системы видеонаблюдения почти без аппаратных изменений. Апробация работы. Работа системы видеонаблюдения с интегрированной системой распознавания движения объектов была представлена и обсуждалась на научной конференции магистрантов и аспирантов "Прикладная математика и компьютинг" ПМК-2018 (Киев, 14 - 16 августа 2018) и на IV Международной научно-технической Internet- конференции «Современные методы, информационное, программное и техническое обеспечение систем управления организационно-техническими и технологическими комплексами», которая проводилась 22 ноября 2018 в Национальном университете пищевых технологий. Структура и объем работы. Магистерская диссертация состоит из введения, четырех глав и выводов. Во введении представлена общая характеристика работы, произведена оценка современного состояния проблемы, обоснована актуальность направления исследований, сформулированы цели и задачи исследований, показано научную новизну полученных результатов. В первом разделе рассмотрены существующие системы видеонаблюдения, их особенности, недостатки и преимущества, рассмотрены различные реализации. Во втором разделе предложена система видеонаблюдения которая будет решать обнаруженную проблему, основываясь на анализе кадров входящего видеоматериала. В третьем разделе приведены особенности реализации разработанных программных средств для реализации предложенного подхода. В четвертом разделе представлены результаты тестирования разработанных программных средств. В выводах представлены результаты проведенной работы. Работа представлена на 84 листах, содержит ссылки на список использованных литературных источников.uk
Appears in Collections:Магістерські роботи
Магістерські роботи (СПСКС)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lysenko_magistr.pdf1.79 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.