Математичне та програмне забезпечення системи контролю осіб за умови неповних даних

Борисов, Олександр Вікторович

Математичне та програмне забезпечення системи контролю осіб за умови неповних даних

dc.contributor.advisor	Фіногенов, Олексій Дмитрович
dc.contributor.author	Борисов, Олександр Вікторович
dc.date.accessioned	2019-02-04T14:10:07Z
dc.date.available	2019-02-04T14:10:07Z
dc.date.issued	2018
dc.description.abstracten	Master dissertation: 72 pp., 47 fig., 1 tab., 1 app., 15 sources. The relevance. Control of individuals in the context of incomplete data is one of the main areas of development in computer vision. At the current moment, it is impossible to transfer or record all aspects that occur in the world, so system developers have to limit themselves only to a certain list of information sources (video recording, audio recording, etc.) which they can use. The most common sources of information are video stream. Nowadays, such systems integrates into all aspects of human life. One of the brightness example is the system of tracking people in China. This system is not only capable of reproducing the entire route of a person, but is also capable of automatically committing offenses to the people. One of the key factors of progress is development of the calculation power of computers and GPU modules, which are widely used for neural networks (such systems have an extremely high level of object recognition). These systems are not in public domain that is why they are closed and it is impossible to explore their internal structure. One of the reasons is protection system from disruption, which can be caused by attacker who knows how the system works so that he can bypass it. Creating a system capable of tracking objects is a worthwhile task. When creating such system, we should use a modular approach so that other developers can build their own modules on top of the main modules. The purpose of the research. The aim of the study is to analyze existing solutions and approaches for tracking objects and developing their own modular system with the ability simultaneously track various objects on a video stream. Also, reducing the need for computing power by using object-tracking methods. Objectives of the search. To achieve the goal, the project must perform the following tasks: – explore modern methods and approaches of automated control systems and object tracking; – develop a modular system for simultaneous tracking of various objects; – develop a software application based on the developed algorithm; – develop a system module that will be able to track object collisions; – perform an experimental study of the developed system, establish its capabilities and disadvantages. The object of study is the process of recognizing and tracking an object on a video stream under conditions of incomplete data (video stream from a single angle). The subject of the research is the speed and efficiency of recognition and tracking algorithms and their synchronization. Relationship with scientific programs, plans and themes. The work was carried out at the Department of Automated Systems for Information Processing and Management of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky "within the framework of the theme" Methods and Technologies for High-Performance Computing and Processing of Large Data Sources". State registration number is 0117U000924. The scientific novelty of the results obtained consists in the application of tracking and detection algorithms for monitoring objects in a modular system, which allows adding additional modules on the top for specific tasks. The practical value of the obtained system helps to control the interaction of objects and perform the appropriate reaction (automatic tracking of accidents at a pedestrian crossing). Publication. The materials of the work were published in the theses of the V International Scientific Practical Conference of Young Scientists, graduate students and students of AKIT - 2018 "Automation and Computer Integrated Technologies - 2018" and in the theses of the VII International Scientific and Practical Conference "Winter InfoCom Advanced Solutions 2018".	uk
dc.description.abstractuk	Магістерська дисертація: 72 с., 47 рис., 1 табл., 1 додаток, 15 джерел. Актуальність. Контроль осіб за умов неповних даних є одним із основних напрямків розробок у комп’ютерному зорі. На сьогоднішній момент неможливо передати або записати всі аспекти, які відбуваються у світі, тому розробникам систем доводиться обмежувати себе тільки певним переліком джерел інформації (відео-запис, аудіо-запис тощо) зважаючи на ці обмеження системи доводиться створювати за умов обмеження даних, які можуть бути використані. Найбільш розповсюдженими джерелами інформації є відео-потік. Сьогодні такі системи активно інтегруються у всі аспекти життєдіяльності людини. Яскравим прикладом є система відстеження людей в Китаї, дана система не тільки здатна відтворити весь маршрут людини, але й здатна автоматично від слідити правопорушення, які були скоєні. Одним із факторів такого розвитку є розвиток обчислювальних потужностей комп’ютерів і модулів GPU, які широко використовуються для нейронних мереж та систем заснованих на нейронних мережах, які мають надзвичайно високий рівень розпізнавання об’єктів. Дані системи розробляються під замовлення, тому вони є закритими і дослідити їх внутрішню структуру неможливо. Однією з причин є захист системи від порушення роботи, якщо зловмисник буде знати, як функціонує системи він зможе її обійти. Створення подібної системи, що здатна на відстеження об’єктів є завданням вартим уваги. При створені даної системи варто скористатися модульним підходом, щоб інші розробники могли надбудовувати свої модулі над основними модулями. Мета дослідження. Метою дослідження є аналіз існуючих рішень та підходів відстеження об’єктів та розробки власної модульної системи з можливістю одночасного вистежування різноманітних об’єкти на відео-потоці. Також, зменшення необхідності в обчислювальній потужності за рахунок використання методів відслідковування об’єктів. Завдання дослідження. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання:  дослідити сучасні методи та підходи автоматизованих систем контролю та відстеження об’єктів;  розробити модульну систему одночасного відстеження різноманітних об’єктів;  розробити програмний додаток заснований на розробленому алгоритмі;  розробити модуль системи, який буде здатний відслідковувати колізії об’єктів;  виконати експериментальне дослідження із розробленою системою, встановити її можливості та недоліки. Об’єкт дослідження – процес розпізнавання та відстеження об’єкта на відео-потоці за умов не повних даних (відео-потік з одного ракурсу). Предмет дослідження – швидкодія та ефективність алгоритмів розпізнавання та відстеження і їх синхронізація. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами і темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Наукова новизна отриманих результатів полягає в удосконалені застосування алгоритмів відстеження та виявлення для контролю за об’єктами у модульній системі, що дозволяє надбудовувати інші модулі для специфічних завдань. Практичне значення отримана система допомагає контролювати взаємодію об’єктів та виконувати відповідну реакцію (автоматичне відстеження аварій на пішохідному переході). Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах V Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених, аспірантів і студентів АКІТ - 2018 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології - 2018» та в тезах VІІ Міжнародної науково-практичної конференція «Winter InfoCom Advanced Solutions 2018».	uk
dc.format.pagerange	72 с.	uk
dc.identifier.citation	Борисов, О. В. Математичне та програмне забезпечення системи контролю осіб за умови неповних даних : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Борисов Олександр Вікторович. – Київ, 2018. – 72 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26213
dc.language.iso	uk	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject	алгоритми виділення облич як модулі для системи контролю осіб за умови неповних даних	uk
dc.subject	система контролю пішохідного переходу за умови неповних даних	uk
dc.subject	algorithms of face detection as modules for human control systems under incomplete data	uk
dc.subject	pedestrian crossing monitoring system under incomplete data	uk
dc.subject.udc	004.93'1	uk
dc.title	Математичне та програмне забезпечення системи контролю осіб за умови неповних даних	uk
dc.type	Master Thesis	uk