Дослідження методів та засобів розпізнавання елементів зображення для систем відеоспостереження
Вантажиться...
Дата
2021-05-17
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
мережа, зображення, об’єкт, клас, секвенція, моделювання, методика, мультимедіа, network, image, object, class, sequence, modeling, technique, multimedia
Бібліографічний опис
Борисов, Г. О. Дослідження методів та засобів розпізнавання елементів зображення для систем відеоспостереження : магістерська дис. : 171 Електроніка / Борисов Гліб Олександрович. – Київ, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 101 с.