Автоматическое распознавание правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения на основе алгоритмов глубокого обучения
Аннотация
Выпускная квалификационная работа магистра 62 с., 44 рис., 3 табл., 40 источников, 1 прил.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, РАСПОЗНАВАНИЕ ПРАВОНАРУШЕНИЙ, КАМЕРА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ, НЕЙРОСЕТЬ
Цель работы – создание модели компьютерного зрения на основе алгоритмов глубокого обучения для повышения эффективности автоматического распознавания правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения.
Предмет исследования – распознавание правонарушений на записях охранных камер видеонаблюдения.
Объект исследования – процесс распознавания объектов на записях охранных камер видеонаблюдения.
Методы исследования: методы сопоставления объектов исследования, эксперимента, системного анализа и обработки изображений, модели анализа данных и алгоритмы машинного обучения и другие.
Результаты работы: создание набора данных Crime CCTV Object Detection c изображениями различных правонарушений и обученной на нём модели компьютерного зрения на основе новейшей модели YOLOv9, способной распознавать правонарушения в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения.
Области применения полученных результатов – системы безопасности и видеонаблюдения, правоохранительная деятельность.
Значимость работы заключается в возможности применения разработанной модели компьютерного зрения при создании реальных систем автоматического распознавания правонарушений.
Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в электронной копии.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, РАСПОЗНАВАНИЕ ПРАВОНАРУШЕНИЙ, КАМЕРА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ, НЕЙРОСЕТЬ
Цель работы – создание модели компьютерного зрения на основе алгоритмов глубокого обучения для повышения эффективности автоматического распознавания правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения.
Предмет исследования – распознавание правонарушений на записях охранных камер видеонаблюдения.
Объект исследования – процесс распознавания объектов на записях охранных камер видеонаблюдения.
Методы исследования: методы сопоставления объектов исследования, эксперимента, системного анализа и обработки изображений, модели анализа данных и алгоритмы машинного обучения и другие.
Результаты работы: создание набора данных Crime CCTV Object Detection c изображениями различных правонарушений и обученной на нём модели компьютерного зрения на основе новейшей модели YOLOv9, способной распознавать правонарушения в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения.
Области применения полученных результатов – системы безопасности и видеонаблюдения, правоохранительная деятельность.
Значимость работы заключается в возможности применения разработанной модели компьютерного зрения при создании реальных систем автоматического распознавания правонарушений.
Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в электронной копии.