Дослідження методів та засобів розпізнавання елементів зображення для систем відеоспостереження

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТрапезон, Кирило Олександрович
dc.contributor.authorБорисов, Гліб Олександрович
dc.date.accessioned2021-05-26T14:21:06Z
dc.date.available2021-05-26T14:21:06Z
dc.date.issued2021-05-17
dc.description.abstractenRelevance of research. Video surveillance systems in densely built-up areas play not the least role in the system of security and control of the city's infrastructure. A special role in this is played by the city's transport arteries and traffic control. Yes, traffic accidents happen almost every day and their recording and analysis are very important. Modern devices for monitoring the movement of vehicles require not only autonomy, quality picture, independence from natural conditions, but also a rapid analysis of the transport situation on the basis of the received visual content. To ensure the effectiveness of this process, the use of neural networks to recognize image elements was introduced. The purpose of the work is to create a software algorithm in a specialized program that would allow the use of various neural networks to analyze the road situation of the city within the operation of an intelligent camera for monitoring the movement of vehicles. Objectives to achieve the goal: to consider the main features that can be used to recognize objects in the image plane; identify the main types of recognition systems; consider the main approaches to the implementation of the classifier of the recognition system; to study the architecture of a neural network in relation to object recognition systems; develop a software algorithm and conduct practical testing of neural networks for a set of static images and sequences obtained from a video surveillance camera under different traffic conditions. Object of research: image element recognition system. Subject of research: tools and software for working with digital images. Research methods: algorithms and methods that are defined in the basis of the operation of a software algorithm in Python in PyCharm. Scientific novelty of the obtained results: 1) the algorithm of creation of the program for recognition of images of objects on the basis of a neural network is developed; 2) the analysis of three neural networks on different visual material with the formulation of appropriate recommendations for implementation in the video surveillance system. Practical significance of the obtained results: the results of the work can be used in the creation of intelligent video surveillance systems in the National Police of Ukraine. Approbation of dissertation results: publication of two articles in a professional journal of technical sciences of category B.uk
dc.description.abstractukАктуальність 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.uk
dc.format.page101 с.uk
dc.identifier.citationБорисов, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/41206
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмережаuk
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectоб’єктuk
dc.subjectкласuk
dc.subjectсеквенціяuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectметодикаuk
dc.subjectмультимедіаuk
dc.subjectnetworkuk
dc.subjectimageuk
dc.subjectobjectuk
dc.subjectclassuk
dc.subjectsequenceuk
dc.subjectmodelinguk
dc.subjecttechniqueuk
dc.subjectmultimediauk
dc.subject.udc004.032.6uk
dc.titleДослідження методів та засобів розпізнавання елементів зображення для систем відеоспостереженняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АМЕС)
Магістерські роботи