Методи та програмні засоби обробки даних відеокамер спостереження транспортного руху в реальному часі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтеценко, Інна Вячеславівна
dc.contributor.authorСавастру, Станіслав Вікторович
dc.date.accessioned2024-03-07T06:33:01Z
dc.date.available2024-03-07T06:33:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractРозмір пояснювальної записки – 96 аркушів, містить 16 ілюстрацій, 32 таблиць, 4 додатки, 34 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему збору та аналізу даних про стан трафіку, показано основні особливості існуючих методів оцінки щільності та інтенсивності трафіку за даними за відеокамер спостереження, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу розробити метод для оцінки стану трафіку, який би давав змогу одночасно отримувати дані і про щільність, і про інтенсивність трафіку. Мета дослідження. Основною метою є підвищити ефективність (точність, швидкодію) існуючих програмних методів аналізу стану дорожнього трафіку за даними з відеокамер спостереження у реальному часі. Об’єкт дослідження: методи та засоби аналізу стану дорожнього трафіку за даними з відеокамер у реальному часі. Предмет дослідження: методи та програмні засоби обробки даних відеокамер спостереження транспортного руху в реальному часі. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - вдосконалити показник завантаженості TLCR; - розробити метод визначення інтенсивності дорожнього руху за даними з відеокамер; - розробити програмний засіб, що обчислюватиме систему показників завантаженості та інтенсивності за даними з відеокамер у реальному часі. Наукова новизна отриманих результатів магістерської дисертації: - вдосконалено метод розрахунку показника TLCR (модифікований показник MTLCR), за рахунок усунення впливу ширини транспортних засобів та перспективи на значення показника, внаслідок чого вдалося збільшити точність розрахунку показника на ділянках дороги більших розмірів. - вперше введено показник TLIR (Traffic Line Intensity Ration) для оцінки інтенсивності руху на ділянці дороги на основі обробки даних відеоряду з використанням розрахованих значень показника MTLCR та актуальної середньої швидкості транспортних засобів на ділянці дороги. - вперше сформовано систему показників MTLCR та TLIR, що дозволяє повноцінно описувати стан трафіку на ділянці дороги. Практичне значення отриманих результатів. Отримані результати дозволяють оцінювати обидві складові трафіку: статичну у вигляді показника MTLCR та динамічну у вигляді показника TLIR. Розроблено програмний засіб, який дозволяє конфігурувати процеси оцінки стану трафіку, використовуючи дані з камер відеоспостереження, запускати дані процеси на виконання та отримувати результати у вигляді обчислених показників MTLCR та TLIR, що може бути корисним для подальшого аналізу, моделювання та прогнозування стану трафіку. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft Tech-2023)» (Soft Tech-2023) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Савастру С.В., Стеценко І.В. (2023). Методи обробки даних відеокамер спостереження транспортного руху в реальному часі. Міжвідомчий науково-технічний журнал «Адаптивні системи автоматичного управління» 2 (43), 164-173. https://doi.org/10.20535/1560-8956.43.2023.292269 2) Савастру С.В., Стеценко І.В. Методи обробки даних відеокамер спостереження. Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft Tech-2023): матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів, 19-21 грудня 2023 року, м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», ФІОТ. С.281-284.
dc.description.abstractotherExplanatory note size – 96 pages, contains 16 illustrations, 32 tables, 4 applications, 34 references. Topicality. Addresses the issue of collecting and analyzing data on road traffic state, highlighting the key features of existing methods for assessing traffic density and intensity based on data from surveillance video cameras, along with their advantages and disadvantages. The need to develop a method for assessing traffic conditions that would allow simultaneous acquisition of data on both traffic density and intensity is identified. The aim of the study. The main target is to enhance the efficiency (accuracy, speed) of existing software methods for analyzing the state of road traffic using real time data from surveillance video cameras. The object of research: methods and tools for analyzing the state of road traffic based on real-time data from video cameras. The subject of research: methods and software tools for processing data from surveillance video cameras of traffic flow in real-time. To achieve this goal, the following tasks were formulated: - improve the TLCR (Traffic Load Capacity Ratio) index; - develop a method for determining traffic intensity using data from video cameras; - design a software tool capable of computing a system of indexes for both load capacity and traffic intensity based on real-time data from video cameras. The scientific novelty of the results of the master's dissertation: - the method for calculating the TLCR index has been improved (modified as MTLCR), eliminating the influence of vehicle width and perspective on the indexes values. This enhancement has increased the accuracy of the index calculation on larger road sections. - the TLIR (Traffic Line Intensity Ratio) index has been introduced for the first time to assess traffic intensity on a road section. It is based on processing video data using the calculated values of the MTLCR index and the current average speed of vehicles on the road section. - a system of indexes, MTLCR and TLIR, has been introduced for the first time, providing a comprehensive description of the traffic conditions on a road section. The practical value of the obtained results. The obtained results allow for the assessment of both components of traffic: static in the form of the MTLCR index and dynamic as the TLIR index. A software tool has been developed, enabling the configuration of traffic state assessment processes using data from surveillance video cameras. This tool can initiate these processes, generate results in the form of calculated MTLCR and TLIR indexes, which can be valuable for further analysis, modeling, and forecasting of traffic conditions. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». Approbation. The scientific provisions of the dissertation were tested at the V International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Software Engineering and Advanced Information Technologies (Soft Tech-2023)"- Kyiv. Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: 1) Savastru, S.V., Stetsenko, I.V. (2023). Methods for processing data from surveillance video cameras of traffic flow in real-time. Interdepartmental scientific and technical journal "Adaptive Systems of Automatic Control," 2(43), 164-173. https://doi.org/10.20535/1560-8956.43.2023.292269 2) Savastru, S.V., Stetsenko, I.V. Methods for processing data from surveillance video cameras. Software Engineering and Advanced Information Technologies (Soft Tech-2023): Proceedings of the V International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students, December 19-21, 2023, Kyiv, National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute," FIOT. Pp. 281-284.
dc.format.extent105 с.
dc.identifier.citationСавастру, С. В. Методи та програмні засоби обробки даних відеокамер спостереження транспортного руху в реальному часі : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Савастру Станіслав Вікторович. – Київ, 2024. – 105 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65267
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectаналіз відеокотоку
dc.subjectдорожній трафік
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectvideo stream analysis
dc.subjectroad traffic
dc.subject.udc004.94
dc.titleМетоди та програмні засоби обробки даних відеокамер спостереження транспортного руху в реальному часі
dc.title.alternativeMethods and Software Tools for Real-time Processing of Data from Traffic Surveillance Cameras
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Savastru_magistr.pdf
Розмір:
19.3 MB
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 (ІПІ)
Магістерські роботи