Програмне забезпечення системи ідентифікації об'єктів в полі зору відеокамери

Abstract

Актуальність теми бакалаврської кваліфікаційної роботи полягає у необхідності розробки програмного забезпечення системи ідентифікації об’єктів у полі зору відеокамери, яке забезпечує локальну обробку відеопотоку, автоматичне виявлення та класифікацію об’єктів у режимі реального часу, а також збереження результатів роботи у локальній базі даних. Об’єктом дослідження є процес автоматичного виявлення та класифікації об’єктів у цифровому відеопотоці з використанням методів глибинного навчання. Предметом дослідження є методи та засоби розробки програмного забезпечення системи ідентифікації об’єктів у відеопотоці на основі нейронної мережі YOLOv8 із локальним збереженням результатів. Метою бакалаврської кваліфікаційної роботи є проєктування та реалізація програмного забезпечення системи ідентифікації об’єктів у полі зору відеокамери, яке забезпечує обробку відеоданих у реальному часі на платформі macOS Apple Silicon, надає графічний інтерфейс користувача та здійснює структуроване збереження результатів у локальній базі даних. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати такі завдання: - провести аналіз предметної області, сучасних методів виявлення об’єктів у відеопотоці та існуючих програмних рішень; - сформулювати функціональні та нефункціональні вимоги до розроблюваного програмного забезпечення; - виконати проєктування системи із побудовою UML-моделей та логічної моделі даних; - реалізувати модуль виявлення та класифікації об’єктів на базі моделі YOLOv8; - розробити підсистему збереження даних на основі SQLite та графічний інтерфейс користувача засобами tkinter; - провести тестування програмного забезпечення, проаналізувати результати роботи системи та сформулювати рекомендації щодо її впровадження і подальшого розвитку. У роботі застосовано методи системного аналізу, UML-моделювання, об’єктно-орієнтованого проєктування, компонентного моделювання, цифрової обробки зображень та тестування програмного забезпечення . Для програмної реалізації використано мову програмування Python, бібліотеки OpenCV, PyTorch, Pillow, а також засоби роботи з базами даних SQLite. Практична значущість отриманих результатів полягає у створенні програмного забезпечення, яке може бути використане у системах відеоспостереження, автоматизованого контролю та моніторингу для виявлення та ідентифікації об’єктів у режимі реального часу. Розроблена система забезпечує автономну локальну обробку відеоданих, збереження результатів аналізу та можливість подальшого розширення функціональних можливостей програмного забезпечення. Структура бакалаврської кваліфікаційної роботи кладається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел і додатків. У першому розділі розглянуто предметну область, визначено актуальність теми, проведено огляд існуючих рішень та сформульовано постановку завдання. Другий розділ присвячено проєктуванню програмної системи, побудові логічної моделі даних, UML-діаграм та архітектури системи. У третьому розділі наведено опис реалізації програмних модулів системи виявлення та ідентифікації об’єктів. Четвертий розділ містить результати тестування, рекомендації щодо впровадження та експлуатації програмного забезпечення, а також вимоги до програмного й апаратного забезпечення системи.