Інструментальні засоби обробки відеопотоків
| dc.contributor.advisor | Гусєва, Ірина Ігорівна | |
| dc.contributor.author | Голуб, Віталій Сергійович | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-28T09:16:30Z | |
| dc.date.available | 2022-12-28T09:16:30Z | |
| dc.date.issued | 2022-12 | |
| dc.description | Дане дослідження направлене на створення системи, що дозволить комплексно аналізувати ДТП шляхом розгляду аварійної ситуації як причинно-наслідкової події з одним чи кількома транспортними об’єктами. Було поставлено завдання реалізувати систему, що буде здатна аналізувати відеоматеріали, які містять критичні дорожні ситуації з метою подальших досліджень в напрямі автономного водіння та розуміння ДТП за допомогою комп’ютерного зору, а саме створити універсальні ефективні алгоритми передбачення аварійних ситуацій. | uk |
| dc.description.abstracten | The master's thesis on the topic "Instrumental means of processing video streams" was completed by a student of the department of software engineering in the energy department of the National Institute of Energy of IATE Golub Vitaliy Serhiyevich from the specialty 121 "Software engineering" under the educational and professional program "Software engineering of intelligent cyber-physical systems and web technologies" and consists of: introduction; 6 chapters ("Statement of the problem of processing video streams", "Analysis of existing approaches to the analysis of video streams and detection of road traffic accidents", "Technologies for the implementation of a software system", "Description of the software implementation of tools for processing video streams", "Results of the system and user interface ” and “Development of a startup project”), conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 29 sources; 15 illustrations; 18 tables and 2 appendices. The total volume of work is 124 pages. Relevance. The creation of software tools for forecasting and complex analysis of traffic accidents is one of the main obstacles on the way to the creation of fully autonomous vehicles. At the moment, there are no perfect systems, although more and more users are interested in software from giant companies, which allows so far only in semi-autonomous mode to guarantee the provision of automatic response mechanisms to maneuvers of other vehicles on the road, and also allows the owner's car to do some simple maneuvers. The problem with these technologies based on computer vision is not only that they are mostly available on the most modern cars and require a significant amount in the form of a monthly subscription, but also that it is very difficult to guarantee that the system will correctly analyze some complex critical situation on the road. Every year, new studies on the topic of predicting emergency situations on the road with different approaches appear and this indicates the significant relevance of the direction. The main problems before the existence of a ready-made system are a huge set of heterogeneous and multi-valued factors on the road, as well as the difficulty of building cause-and-effect relationships in artificial intelligence systems. It was because of the demand in the modern world of this direction and the lack of perfect systems and a large number of analogs that it was decided to carry out research in the field of predicting emergency situations. The aim of the work is to create software that will allow the user to detect and comprehensively analyze traffic accidents by dividing the emergency situation separately into causes-events and events-consequences. To achieve the set goal, it is necessary to complete a list of tasks: • consider the existing approaches to the problems of detection and analysis of emergency situations on video; • analyze existing data sets containing a sufficient number of traffic accidents and select one of them for training machine learning models; • develop algorithms for detecting and classifying traffic accidents; • implement algorithms for localization by time of events of causes and consequences during emergency situations; • compare the effectiveness of the created algorithms, creating and collecting the necessary metrics as a result of testing; • develop an interface for interacting with video streams and outputting the results of the algorithms. The object of study is software for processing video streams. The subject of the study is software for processing video streams for the purpose of analyzing emergency situations on the road. Research methods used: theoretical research such as analysis, generalization and synthesis, and empirical methods such as experiment, measurement and observation. The scientific novelty of the obtained results consists in research and an attempt to implement software tools for prediction and comprehensive analysis of video fragments containing traffic accidents, by considering critical situations as a set of cause-and-effect events. The practical value of the results of the obtained work results consists in obtaining software that will allow complex analysis of video streams for the purpose of detecting emergency situations, namely: classifying and localizing events, causes and consequences in video fragments. The software can potentially be used to predict and prevent traffic accidents in autonomous driving systems based on computer vision. Also, one of the possible applications is the use in street cameras or video recorders for the purpose of correct automatic perception of responsibility zones between vehicles during emergency situations. | uk |
| dc.description.abstractuk | Магістерська дисертація за темою “Інструментальні засоби обробки відеопотоків” виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Голубом Віталієм Сергійовичем зі спеціальності 121 “Інженерія програмного забезпечення” за освітньо-професійною програмою “Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій ” і складається зі: вступу; 6 розділів (“Постановка задачі обробки відеопотоків”, “Аналіз існуючих підходів до аналізу відеопотоків та виявлення дорожньо-транспортних пригод”, “Технології для реалізації програмної системи”, “Опис програмної реалізації інструментальних засобів обробки відеопотоків”, “Результати роботи системи та користувацький інтерфейс” і “Розробка стартап-проєкту”), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 29 джерел; 15 ілюстрацій; 18 таблиць та 2 додатків. Загальний обсяг роботи 124 сторінок. Актуальність. Створення програмних засобів для прогнозування та комплексного аналізу дорожньо-транспортних пригод є однією із основних перепон на шляху до створення повністю автономних транспортних засобів. На даний момент не існує досконалих систем, хоча все більше зацікавленості користувачів виникає до програмного забезпечення від компаній гігантів, що дозволяє поки що тільки в напівавтономному режимі гарантувати забезпечення механізмів автоматичного реагування на маневри інших транспортних засобів на дорозі, а також дозволяє автомобілю власника самому робити деякі нескладні маневри. Проблема даних технологій, основаних на комп’ютерному зорі не тільки в тому, що здебільшого вони доступні на найбільш сучасних автомобілях та потребують значної суми у вигляді щомісячної підписки, а також в тому, що дуже важко гарантувати, що система правильно проаналізує якусь складну критичну ситуацію на дорозі. Щороку з’являються нові дослідження по тематиці передбачення аварійних ситуацій на дорозі з різними підходами і це вказує на значну актуальність напряму. Основними проблемами перед існуванням готової системи є величезна сукупність неоднорідних і багатозначних факторів на дорозі, а також складність побудови причинно-наслідкових зв’язків у системах штучного інтелекту. Саме через затребуваність у сучасному світі даного напряму та відсутність досконалих систем та великої кількості аналогів в цілому було вирішено виконувати дослідження в сфері передбачення аварійних ситуацій. Метою роботи є створення програмного забезпечення, за допомогою засобів якого, у користувача буде можливість виявляти та комплексно аналізувати дорожньо-транспортні пригоди шляхом поділу аварійної ситуації окремо на події-причини та події-наслідки. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати список завдань: • розглянути існуючі підходи до проблематики виявлення та аналізу аварійних ситуацій на відео; • проаналізувати існуючі набори даних, що містять достатню кількість транспортних аварій та обрати один із них для навчання моделей машинного навчання; • розробити алгоритми для виявлення та класифікації дорожньо-транспортних пригод; • реалізувати алгоритми для локалізації по часу подій, причин та наслідків під час аварійних ситуацій; • порівняти ефективність створених алгоритмів, створивши та зібравши в результаті тестування необхідні для цього метрики; • розробити інтерфейс для взаємодії із відеопотоками та виводу результатів роботи алгоритмів. Об’єктом дослідження є програмне забезпечення для обробки відеопотоків. Предметом дослідження є програмне забезпечення для обробки відеопотоків з метою аналізу аварійних ситуацій на дорозі. Методи дослідження, які використовувалися: теоретичного дослідження, такі як аналіз, узагальнення та синтез, а також емпіричні методи, такі як експеримент, вимірювання та спостереження. Наукова новизна одержаних результатів полягає в дослідженні та реалізації програмних засобів для передбачення і комплексного аналізу дорожньо-транспортних пригод, які містяться у відеофрагментах, шляхом розглядання критичних ситуацій як набору причинно-наслідкових подій. Практичне значення одержаних результатів роботи полягає в отриманні програмного забезпечення, що дозволить комплексно аналізувати відеопотоки з метою виявлення аварійних ситуацій, а саме: класифікувати та локалізувати події, причини та наслідки у відеофрагментах. Програмні засоби можна потенційно використовувати для передбачення і запобігання дорожньо-транспортних пригод у системах автономного водіння заснованих на комп’ютерному зорі. Також одним із можливих застосувань є використання у вуличних камерах чи відеореєстраторах з метою правильного автоматичного сприйняття зон відповідальності між транспортними засобами під час аварійних ситуацій. | uk |
| dc.format.page | 124 c. | uk |
| dc.identifier.citation | Голуб, В. С. Інструментальні засоби обробки відеопотоків : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Голуб Віталій Сергійович. – Київ, 2022. – 124 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51562 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | інструментальні засоби | uk |
| dc.subject | tools | uk |
| dc.subject | обробка відеопотоків | uk |
| dc.subject | videostream processing | uk |
| dc.subject | аварія | uk |
| dc.subject | accident | uk |
| dc.subject | дорожньо-транспортна пригода | uk |
| dc.subject | traffic accident | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | комп’ютерний зір | uk |
| dc.subject | computer vision | uk |
| dc.subject | класифікація | uk |
| dc.subject | classification | uk |
| dc.subject | локалізація | uk |
| dc.subject | localization | uk |
| dc.subject.udc | 004.4 | uk |
| dc.title | Інструментальні засоби обробки відеопотоків | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Holub_mahistr.pdf
- Розмір:
- 3.47 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- .
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.1 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: