Кафедра акустичних та мультимедійних електронних систем (АМЕС)

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/613

Переглянути

Перегляд Кафедра акустичних та мультимедійних електронних систем (АМЕС) за Ключові слова "004.032.6"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Дослідження методів та засобів розпізнавання елементів зображення для систем відеоспостереження
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05-17) Борисов, Гліб Олександрович; Трапезон, Кирило Олександрович
    Актуальність дослідження. Системи відеоспостереження в умовах щільної забудови відіграють не останню роль в системі безпеки та контролю інфраструктури міста. Окрему роль в цьому відіграють транспортні артерії міста і контроль за дорожнім рухом. Так, дорожньо-транспортні пригоди трапляються майже щодня і їх фіксація та аналіз відіграють дуже важливе значення. Сучасні прилади контролю за рухом транспортних засобів потребують не лише автономності роботи, якісної картинки, незалежності від природніх умов, але й швидкого аналізу транспортної ситуації на основі отриманого візуального контенту. Щоб забезпечити ефективність цього процесу було запроваджено використання нейронних мереж для розпізнавання елементів зображення. Мета дослідження полягає у створенні програмного алгоритму в спеціалізованій програмі, який б дозволив застосувати різні нейронні мережі для аналізу дорожньої ситуації міста в межах функціонування інтелектуальної камери контролю за рухом транспортних засобів. Завдання для досягнення мети: розглянути основні ознаки, за якими можна провести розпізнавання об’єктів на площині зображення; визначити основні типи систем розпізнавання; розглянути основні підходи з реалізації класифікатора системи розпізнавання; дослідити архітектуру нейронної мережі дотично до систем розпізнавання об’єктів; розробити програмний алгоритм та провести практичне тестування нейронних мереж для набору статичних зображень та секвенції, що отримано з камери відео спостереження за різних умов дорожнього руху. Об’єкт дослідження: система розпізнавання елементів зображення. Предмет дослідження: інструменти та програмні засоби роботи з цифровим зображенням. Методи дослідження: алгоритми та методи, які визначені в основі функціонування програмного алгоритму на мові Python в середовищі PyCharm. Наукова новизна отриманих результатів: 1) розроблено алгоритм створення програми для розпізнавання зображень об’єктів на основі нейронної мережі; 2) проведено аналіз трьох нейронних мереж на різному візуальному матеріалі з формулюванням відповідних рекомендацій до впровадження в складі системи відеоспостереження. Практичне значення одержаних результатів: результати роботи можуть бути використані при створенні інтелектуальних систем відеоспостереження в національній поліції України. Апробація результатів дисертації: публікація двох статей у фаховому журналі з технічних наук категорії Б.