Автоматизований аналіз відеопотоків у системах електронних комунікацій з використанням методів комп’ютерного зору

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯвіся, Валерій Сергійович
dc.contributor.authorЛобода, Артем Ігорович
dc.date.accessioned2026-02-10T10:14:26Z
dc.date.available2026-02-10T10:14:26Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація викладена на 113 сторінках та включає 15 ілюстрацій, 18 таблиць та 25 джерел за переліком посилань. Актуальність теми: Зростання обсягів відеоданих у системах електронних комунікацій та необхідність оперативного виявлення небезпечних ситуацій зумовлюють потребу у створенні інтелектуальних засобів автоматизованого аналізу відеопотоків. Сучасні системи відеоспостереження часто обмежуються лише записом інформації та не здатні самостійно розпізнавати аномальні події. Тому розробка програмного комплексу, що поєднує детекцію об’єктів, трекінг та аналіз поведінкових ознак у реальному часі, є актуальною задачею для галузі телекомунікацій та систем безпеки. Сутність наукової проблеми: У сучасних телекомунікаційних системах відсутні універсальні та доступні рішення для поведінкового відеоаналізу, здатні працювати на звичайних камерах і не вимагати складної інфраструктури. Більшість існуючих алгоритмів або не забезпечують достатньої точності, або вимагають значних обчислювальних ресурсів. Це створює науково-практичну проблему, пов’язану з пошуком оптимального поєднання моделей комп’ютерного зору та алгоритмів аналізу поведінки. Зв’язок роботи з науковими програмами: Тематика роботи відповідає науково-дослідним напрямам кафедри телекомунікацій, що зосереджені на розвитку інтелектуальних інфокомунікаційних систем, методів цифрової обробки мультимедійних даних та застосуванні алгоритмів штучного інтелекту в засобах моніторингу й безпеки. Дисертація узгоджується з сучасними державними програмами у сфері цифрової трансформації, зокрема впровадженням систем автоматизованого відеоспостереження, розвитку Smart City-рішень та застосуванням технологій штучного інтелекту у публічній безпеці. Отримані результати органічно інтегруються в науково-прикладний напрям кафедри щодо створення інтелектуальних систем аналізу відео, засобів поведінкового моніторингу та технологій комп’ютерного зору. Мета дослідження: Створити програмний комплекс для автоматизованого аналізу відеопотоків з можливістю детекції об’єктів, трекінгу та виявлення аномальної поведінки у режимі реального часу. Завдання дослідження: – здійснити аналіз сучасних методів комп’ютерного зору; – обґрунтувати вибір моделей та архітектури програмного комплексу; – реалізувати модулі детекції, трекінгу та поведінкового аналізу; – розробити інструменти збору статистики та формування звітів; –провести експериментальне тестування системи на різнотипних відеосценах; – оцінити точність алгоритмів і визначити можливості їхнього вдосконалення; – сформувати стартап-концепцію на основі отриманих результатів. Об’єкт дослідження: Процес автоматизованого аналізу відеопотоків у системах електронних комунікацій. Предмет дослідження: Методи комп’ютерного зору та алгоритми поведінкового аналізу, що забезпечують автоматичну детекцію, трекінг та виявлення аномалій у відеопотоці. Методи дослідження: У роботі використано методи комп’ютерного зору (нейромережеві моделі YOLO), алгоритми багатокадрового аналізу, методи евристичного визначення аномальних подій, методи статистичної обробки даних, а також інструменти експериментального моделювання (Python, OpenCV). Наукова новизна: У дисертації запропоновано комплексний підхід до автоматизованого відеоаналізу, що поєднує детекцію, трекінг та поведінковий аналіз без використання складних глибоких моделей. Новизна полягає у впровадженні комбінованого евристичного алгоритму оцінювання аномалій, який базується на швидкості руху, кількості взаємодій об’єктів та динаміці сцени. Одночасно реалізовано систему статистичної оцінки активності у відеопотоці, що дозволяє проводити автоматизований аналіз інцидентів. Практичне значення: Отримані результати можуть бути застосовані у системах відеоспостереження, охоронних комплексах, муніципальних проектах Smart City, аналітичних сервісах для бізнесу. Розроблений програмний комплекс є основою для створення стартап-рішення, здатного працювати на стандартних камерах без додаткового обладнання. Система може бути адаптована до реальних умов та інтегрована в існуючі інформаційно-комунікаційні інфраструктури.
dc.description.abstractotherThe explanatory note is laid out on 113 and includes 15 illustrations, 18 tables and 25 sources in the list of references. Relevance of the topic: The rapid growth of video data in electronic communication systems and the increasing need for timely detection of dangerous or abnormal events require the development of intelligent tools capable of automated video stream analysis. Traditional surveillance systems are limited to recording and manual review, lacking the ability to independently recognize critical situations. Therefore, building a software system that integrates object detection, tracking, and behavioral anomaly analysis in real time is highly relevant to modern telecommunications and security technologies. Essence of the scientific problem: Many existing video analytics solutions require specialized hardware or offer limited behavioral capabilities. Furthermore, current algorithms often struggle to generalize across different environments or operate in real time under resource constraints. This creates a scientific and practical challenge to design an approach that is computationally efficient, adaptable, and capable of identifying meaningful behavioral deviations without relying on heavy deep-learning models for action recognition. Relation to scientific programs, plans, and research topics: The topic of this thesis is aligned with the research directions of the Department of Telecommunications, which focus on intelligent infocommunication systems, digital multimedia data processing, and the application of artificial intelligence in monitoring and safety solutions. The work corresponds to national digitalization programs, including the development of Smart City infrastructures, AI-assisted public safety technologies, and modern automated video surveillance systems. The results of this thesis integrate naturally into the department’s applied research activities aimed at creating intelligent video analytics platforms, behavioral monitoring tools, and computer vision solutions. The research continues and expands existing departmental work in developing efficient signal and data processing methods for contemporary communication systems. Research aim: To create a software system for automated analysis of video streams that performs object detection, tracking, and anomaly identification in real time. Research tasks: – to analyze modern methods of computer vision and behavioral video analytics; – to justify the choice of architecture and technologies for the software system; – to implement modules for detection, tracking, and anomaly scoring; – to develop tools for collecting statistical information and generating reports; – to conduct experimental evaluation of the system on diverse video scenarios; – to assess the accuracy and stability of the developed algorithms; – to design a startup concept based on the obtained results and market analysis. Object of research: The process of automated video stream analysis in electronic communication systems. Subject of research: Computer vision methods and behavioral analysis algorithms enabling automatic detection, tracking, and identification of anomalies in video streams. Research methods: The work employs neural-network-based object detection (YOLO), multi-frame tracking techniques, heuristic behavioral anomaly estimation, statistical data analysis, and experimental evaluation using Python and OpenCV. Scientific novelty: A combined approach to video stream analysis is proposed, integrating object detection, lightweight tracking, and heuristic behavioral anomaly assessment based on motion patterns, interaction density, and scene dynamics. The developed system provides a functional mechanism for identifying potentially dangerous activity without relying on computationally expensive action-recognition neural networks. Practical significance: The results can be applied in surveillance systems, security services, Smart City environments, retail monitoring, and corporate safety infrastructures. The developed software system is compatible with standard IP cameras and does not require specialized hardware, making it suitable for real-world deployment and further startup development. The architecture allows for scaling to multiple video streams and integration into existing communication systems.
dc.format.extent113 с.
dc.identifier.citationЛобода, А. І. Автоматизований аналіз відеопотоків у системах електронних комунікацій з використанням методів комп’ютерного зору : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Лобода Артем Ігорович. – Київ, 2025. – 113 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78721
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвідеоаналіз
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectдетекція об’єктів
dc.subjectтрекінг
dc.subjectаномальна поведінка
dc.subjectвідеоспостереження
dc.subjectYOLO
dc.subjectPython
dc.subjectvideo analysis
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectobject detection
dc.subjecttracking
dc.subjectanomaly detection
dc.subjectsurveillance systems
dc.titleАвтоматизований аналіз відеопотоків у системах електронних комунікацій з використанням методів комп’ютерного зору
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Loboda_magistr.pdf
Розмір:
998.71 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ТК)
Магістерські роботи