Підсистема розпізнавання об’єктів відеопотоку інтелектуального робота

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАнікін, Володимир Костянтинович
dc.contributor.authorЮжда, Юлія Віталіївна
dc.date.accessioned2020-02-20T07:31:31Z
dc.date.available2020-02-20T07:31:31Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenActuality of theme. Recently, video analytics has become widespread - a technology that uses computer vision to automate the collection of information in a sequence of frames obtained from live video cameras or from video recordings. This technology can be applied in CCTV, security systems, transport. The object is a computer vision for recognizing objects by video stream data. The subject of the study are algorithms and methods for detecting objects in the frame and direct recognition of found objects. Purpose: Improve the quality of the video stream object recognition process by using a modified identification method. The scientific novelty is: The process of searching for video stream objects has been improved by combining noise filtering, gamma correction, morphological operations and the use of multithreading for recognition, which should recognize objects for different variants of low-quality real-time input. The practical value of the developed system can be used in solving various problems of video analytics. Testing the work. The main provisions and results of the work were presented at the XV International Scientific and Practical Conference "New Advances in European Science" (Bulgaria, June 15 - 22, 2019) and at the XV International Scientific Conference "Scientific Horizons-2019" (England, 30 September - October 7, 2019). Structure and scope of work. The master's thesis consists of an introduction, four sections and conclusions. The introduction describes the general characteristics of the work, made an assessment of the current state of the problem, substantiated the relevance of the research direction, formulated the purpose and objectives of the research. The first section examines the existing methods of object detection and recognition, analyzes and sets the task of object recognition, describes the functional requirements for the developed system. The second section describes the basic methods of tracking objects in the video stream, describes in detail the problem of overlapping objects on stage. In the third section the choice of development tools is made, the software implementation of the system is described in detail, its testing is carried out. In the fourth section, a marketing analysis of the startup project was carried out. The results of the work carried out are presented in the conclusions. The work is presented on 94 sheets, contains 25 drawings, contains 20 links to the list of used literature sources.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми. В останній час широке розповсюдження отримує відеоаналітика - технологія, яка використовує комп'ютерний зір для автоматизованого збору інформації у послідовності кадрів, які отримуються з відеокамер в реальному часі чи з відеозаписів. Дана технологія може бути застосована в відеоспостереженні, системах безпеки, транспорті. Об’єктом є комп’ютерний зір для розпізнавання об’єктів за даними відеопотоку. Предметом дослідження є алгоритми і методи виявлення об'єктів в кадрі та безпосереднє розпізнавання знайдених об'єктів. Мета роботи: підвищення якості процесу розпізнавання об’єктів відеопотоку шляхом використання модифікованого методу ідентифікації. Наукова новизна полягає в наступному: удосконалено процес пошуку об’єктів відеопотоку, за рахунок комбінованого використання фільтрації шуму, гама-корекції, морфологічних операцій та використання багатопоточності для розпізнавання, який має здійснювати розпізнавання об’єктів для різних варіантів неякісних вхідних даних в режимі реального часу. Практична цінність розроблена система може використовуватись при вирішеннях різних завдань відеоаналітики. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені на XV Міжнародній науково-практичній конференції «Нові досягнення в європейскій науці» (Болгарія, 15 - 22 червня 2019 р.) та на XV Міжнародній науково-практичній конференції «Наукові горизонти-2019» (Англія, 30 вересня – 7 жовтня, 2019). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень. У першому розділі розглянуто існуючі методи виявлення та розпізнавання об'єктів, проаналізовано і поставлено задачу розпізнавання об'єктів, описано функціональні вимоги до розроблюваної системи. У другому розділі описуються основні методи відстежування об'єктів у відеопотоці, детально описана проблема перекриття об'єктів на сцені. У третьому розділі зроблено вибір інструментарію розробки, детально описується програмна реалізація системи, проводиться її тестування. У четвертому розділі було здійснено маркетинговий аналіз стартап проекту. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 94 аркуші, містить 25 рисунків, містить 20 посиланнь на список з використаних літературних джерел.uk
dc.format.page100 с.uk
dc.identifier.citationЮжда, Ю. В. Підсистема розпізнавання об’єктів відеопотоку інтелектуального робота : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Южда Юлія Віталіївна. – Київ, 2019. – 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31791
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ Ім. Ігоря Сiкорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрозпізнавання об'єктівuk
dc.subjectвідеопотокuk
dc.subjectвідстежування об'єктівuk
dc.subjectоклюзіяuk
dc.subjectгама-корекціяuk
dc.subjectморфологічні операціїuk
dc.subjectobject recognitionuk
dc.subjectvideo streamuk
dc.subjectobject trackinguk
dc.subjectocclusionuk
dc.subjectgamma correctionuk
dc.subjectmorphological operationsuk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleПідсистема розпізнавання об’єктів відеопотоку інтелектуального роботаuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи