Система розпізнавання та відстеження рухомих об'єктів на базі згорткових нейронних мереж

Abstract

Метою бакалаврської кваліфікаційної роботи є проектування та програмна реалізація гібридної апаратно-програмної системи для автоматичного розпізнавання, трекінгу та механічного супроводження рухомих об'єктів у відеопотоці високої роздільної здатності. Для досягнення поставленої мети було вирішено такі завдання: 1. Провести аналіз предметної області, обрати алгоритми комп'ютерного зору для роботи в реальному часі та побудувати UML-моделі системи. 2. Спроектувати логічну та фізичну моделі реляційної бази даних для збереження телеметрії та системних логів. 3. Програмно реалізувати підсистеми відеозахоплення, інференсу ЗНМ, багатопотокового графічного інтерфейсу та алгоритму ПІД-регулювання на мікроконтролері. 4. Провести тестування розробленого комплексу, оцінити його ефективність та сформувати рекомендації щодо впровадження. Об’єкт дослідження – процес автоматизованого розпізнавання та кінематичного супроводження рухомих об'єктів у динамічному відеопотоці. Предмет дослідження – алгоритми згорткових нейронних мереж, методи об'єктного трекінгу, архітектура баз даних та програмні засоби кінематичного керування (ПІД-регулювання). Методи дослідження. У роботі використано методи комп’ютерного зору та машинного навчання (для детектування цілей), математичний апарат фільтра Калмана (для прогнозування траєкторій), методи теорії реляційних баз даних (для нормалізації схеми), а також методи теорії автоматичного керування (для позиціонування механіки). Практичне значення отриманих результатів. Розроблене програмне забезпечення та оптимізована апаратна конфігурація є готовим прототипом, який може бути впроваджений як доступна альтернатива комерційним системам відеоспостереження на об'єктах критичної інфраструктури. Структура роботи. Бакалаврська кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 72 сторінок , містить 6 рисунків, 1 таблицю. Список використаних джерел налічує 15 найменувань.