Хмарна інфраструктура аналізу потокового відео

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПисьменний, Ігор Олександрович
dc.contributor.authorГапонюк, Максим Олексійович
dc.date.accessioned2023-02-17T08:58:37Z
dc.date.available2023-02-17T08:58:37Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThe thesis considers an investigation in the field of video stream analysis using cloud technologies. An example of creating a system for processing streaming video using existing solutions in this field was demonstrated. A comparison of existing streaming video processing systems and their capabilities as well as the features of working with streaming video and video in general were made during the review. The processing of streaming video, as well as other streaming data, aims to obtain dynamic data that can be further stored, processed, or used as the final product. Processing video data in real or near real-time provides many opportunities, including the creation of production monitoring systems, a smart house, object recognition, and so on. As a result of work cloud infrastructure of processing of video stream on an example of a system of recognition of license plates of cars was created. This system was created using Amazon Kinesis Video Streams and deployed with Amazon Elastic Compute Cloud and using CI/CD practices. Total explanatory note: 81 pages, 31 figures, 6 tables, 31 sources.uk
dc.description.abstractukМетою даної роботи є дослідження обробки потокового відео з використанням хмарних технологій. Використовуючи існуючі рішення в даній сфері продемонстровано приклад створення системи з обробки потокового відео. При розгляді було проведено порівняння існуючих систем з обробки потокового відео та їх можливостей, а також розглянуто особливості роботи з потоковим відео та відео вцілому. Обробка потокового відео, які і інших потокових даних, має на меті отримання динамічних даних, які надалі можуть зберігатись, оброблятись або ж бути використаними як кінцевий продукт. Обробка відеоданих в режимі реального, або наближеного до реального часу надає безліч можливостей, серед яких створення систем моніторингу виробництва, розумного дому розпізнавання обʼєктів тощо. В результаті роботи було створено хмарну інфраструктуру обробки потокового відео на прикладі системи розпізнавання номерних знаків автомобілів. Дана система була створена з допомогою сервісу Amazon Kinesis Video Streams та розгорнута з допомогою Amazon Elastic Compute Cloud та з використанням практик CI/CD. Загальний обсяг роботи 81 с., 31 рис., 6 таблиць, 31 джерел.uk
dc.format.page100 с.uk
dc.identifier.citationГапонюк, М. О. Хмарна інфраструктура аналізу потокового відео : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Гапонюк Максим Олексійович. - Київ, 2021. - 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52704
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectхмарна інфраструктураuk
dc.subjectпотокове відеоuk
dc.subjectаналіз відеоuk
dc.subjectKinesis Video Streamsuk
dc.subjectOpenALPRuk
dc.subjectAmazon Elastic Compute Clouduk
dc.subjectJenkinsuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectJavauk
dc.subjectхмарна інфраструктураuk
dc.subjectпотокове відеоuk
dc.subjectаналіз відеоuk
dc.subjectcloud infrastructureuk
dc.subjectvideo streamuk
dc.subjectvideo analysisuk
dc.titleХмарна інфраструктура аналізу потокового відеоuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Haponiuk_bakalavr.docx
Розмір:
6.57 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи