Оптимізація процесів обробки та класифікації зображень на апаратному рівні у сфері охорони та відеонагляду
Автор: Маріна Максим 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: українська
Анотація: Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНМ-21 Маріною Максимом Володимировичем. Тема “Оптимізація процесів обробки та класифікації зображень на апаратному рівні у сфері охорони та відеонагляду”. Робота спрямована на здобуття 2-ого освітнього рівня (магістр) за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є оптимізація обробки відео та функцій штучного інтелекту для процесорів з обмеженими ресурсами у сфері охорони та відеонагляду. Предметом дослідження є методи і засоби оптимізації обробки та класифікації відеозображень в режимі реального часу. Метою даної роботи є розроблення системи, яка може оптимізовувати інші інформаційні системи, орієнтовані на обробку та класифікацію зображень у сфері охорони та відеонагляду. Ця система спрямована на збільшення ефективності використання ресурсів порівняно із наявними рішеннями. Для досягнення цієї мети були виконані наступні кроки: здійснено огляд літературних джерел; проведено системний аналіз об’єкту дослідження; розроблено функціональну та структурну схеми роботи оптимізаційної системи; досліджено наявні рішення; здійснено аналіз вхідних даних та методів оцінки ефективності роботи інформаційної системи. Було розроблене програмне забезпечення, яке оптимізовує нейронні мережі для виявлення аномалій на відеозображеннях в режимі реального часу. Наведені результати роботи моделі до та після оптимізації згідно метрик оцінки якості роботи моделі. Також було здійснено впровадження програмного забезпечення в загальну інформаційну систему та перевірку роботи системи на реальних прикладах для виявлення аномалій. Ключові слова: оптимізація, відеозображення, класифікація, обмежені ресурси, машинне навчання, обробка даних.