Розроблення та дослідження інформаційної системи для обробки та класифікації зображень у сфері охорони та відеонагляду
Автор: Жеребух Олег Володимирович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Комп'ютерні науки (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНМ-21 Жеребухом Олегом Володимировичем. Тема “Розроблення та дослідження інформаційної системи для обробки та класифікації зображень у сфері охорони та відеонагляду”. Робота спрямована на здобуття 2-ого освітнього рівня (магістр) за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процес обробки та класифікації відеозображень у сфері охорони та відеонагляду для виявлення аномалій в режимі реального часу. Предметом дослідження є методи і засоби обробки та класифікації відеозображень в режимі реального часу з метою виявлення аномалій. Метою даної роботи є розроблення інформаційної системи для обробки та класифікації зображень у сфері охорони та відеонагляду, спрямоване на досягнення конструктивного результату, який поліпшить якість та ефективність систем безпеки порівняно із наявними рішеннями. Для досягнення цієї мети були виконані наступні кроки: здійснено огляд літературних джерел, системний аналіз об’єкту дослідження; розроблено функціональну та структурну схеми роботи інформаційної системи; досліджено моделі нейронних мереж для розробки; здійснено аналіз вхідних даних та методів оцінки ефективності роботи інформаційної системи. Була розроблена модель нейронних мереж для виявлення аномалій на відеозображеннях в режимі реального часу. Для цього було здійснено обробку вхідних даних, складено окремі частини моделі для виявлення ознак та класифікації, а також здійснено тренування моделі. Наведені результати тренування моделі згідно метрик оцінки якості роботи моделі. Також було здійснено впровадження моделі в загальну інформаційну систему та перевірку роботи системи на реальних прикладах для виявлення аномалій. Загальний обсяг роботи 80 сторінок, 24 рисунки, 22 посилання. Ключові слова: нейронна мережа, відеозображення, класифікація, виявлення аномалій, машинне навчання, обробка даних, виявлення ознак.