ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

В современном мире охранные системы играют ключевую роль в обеспечении безопасности объектов различного назначения: от частных домов до крупных промышленных предприятий. Одним из самых важных элементов таких систем является идентификация визуальных объектов, которая позволяет своевременно распознавать потенциальные угрозы, контролировать доступ и предотвращать несанкционированные действия. С развитием технологий машинного зрения и искусственного интеллекта стали возможны более точные и эффективные способы распознавания объектов, что существенно повысило уровень автоматизации охранных комплексов.

Актуальность темы исследования обусловлена растущей необходимостью повышения эффективности и надёжности охранных систем в условиях постоянно увеличивающегося количества потенциальных угроз. Традиционные методы идентификации, такие как датчики движения и камеры наблюдения с ручным контролем, больше не могут в полной мере удовлетворять потребности в безопасности. Современные системы должны быть способны автоматически и с высокой точностью распознавать объекты в реальном времени, что требует применения сложных алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.

Целью исследования является разработка и исследование системы идентификации визуальных объектов, способной улучшить существующие охранные технологии и повысить их эффективность.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

  1. Провести анализ существующих систем идентификации объектов и выделить их ключевые недостатки и ограничения.
  2. Разработать архитектуру системы идентификации визуальных объектов, включающую алгоритмы машинного зрения
  3. Провести тестирование и анализ точности предложенной системы в условиях, приближённых к реальным.
  4. Сравнить эффективность разработанной системы с существующими решениями на рынке охранных технологий.

Ожидаемыми результатами исследования являются создание функциональной системы, способной эффективно распознавать визуальные объекты в условиях работы охранных систем, и её внедрение в существующие охранные комплексы для повышения их надёжности и точности.

1. Анализ существующих систем идентификации визуальных объектов

1.1 Основные принципы идентификации объектов в охранных системах

Идентификация визуальных объектов является одним из ключевых элементов современных охранных систем. Основной задачей таких систем является обнаружение, классификация и распознавание объектов, которые могут представлять угрозу или интерес с точки зрения безопасности. Современные охранные системы используют камеры наблюдения и другие сенсоры для захвата изображения и видео, которые затем анализируются для идентификации объектов.

Процесс идентификации включает несколько этапов:

  1. Захват данных — получение визуальной информации (изображения или видео) с помощью камер.
  2. Обработка данных — улучшение качества изображения, выделение ключевых характеристик, таких как контуры объектов, текстура, форма.
  3. Классификация объектов — использование алгоритмов машинного обучения или экспертных систем для определения типа объектов (люди, транспортные средства, животные и т.д.).
  4. Распознавание и идентификация — более глубокий анализ, позволяющий распознать конкретные лица, номерные знаки автомобилей, или другие уникальные характеристики объекта.

1.2 Методы машинного зрения и их применение в охранных системах

Машинное зрение представляет собой область искусственного интеллекта, направленную на анализ и обработку изображений для извлечения полезной информации. В контексте охранных систем машинное зрение позволяет автоматизировать задачи, которые ранее требовали значительных человеческих ресурсов.

Основные методы машинного зрения, используемые для идентификации объектов, включают:

Использование этих методов позволяет охранным системам автоматически детектировать и классифицировать объекты в режиме реального времени, минимизируя ложные срабатывания и повышая эффективность мониторинга.

1.3 Обзор существующих технологий распознавания объектов

На рынке существует множество технологий и платформ, использующих идентификацию визуальных объектов для охранных систем. К ним относятся как коммерческие продукты, так и открытые платформы для разработки собственных решений.

  1. Face Recognition (распознавание лиц). Эта технология используется для идентификации людей по их лицам, и применяется в системах доступа, общественных местах и на объектах с повышенными требованиями к безопасности. Алгоритмы распознавания лиц активно развиваются и уже показывают высокую точность при наличии качественных изображений, хотя остаются вопросы по поводу работы в условиях плохого освещения или с изменённой внешностью.
  2. ALPR (Automatic License Plate Recognition, распознавание номерных знаков). Эта технология используется для мониторинга транспортных средств и контроля доступа на охраняемые объекты. Она особенно популярна на парковках, въездах на частные территории и в правоохранительных системах.
  3. Распознавание людей и объектов на основе движения. Такие системы работают в основном для обнаружения объектов, попадающих в поле зрения камеры, анализируя их движение. Этот метод используется для детектирования вторжений на охраняемую территорию или отслеживания подозрительных объектов.
  4. Тепловизоры и инфракрасные системы. Эти технологии применяются в условиях плохого освещения или ночью, когда обычные камеры становятся неэффективными. Тепловизоры позволяют различать объекты на основе их теплового излучения, что является важным дополнением к визуальным системам.
  5. Системы на основе искусственного интеллекта (ИИ). Современные охранные системы всё чаще используют ИИ для анализа визуальных данных и повышения точности идентификации объектов. ИИ способен анализировать большие объёмы данных, обучаться на них и применять знания для улучшения результатов распознавания.

2. Разработка системы идентификации визуальных объектов

2.1 Постановка задачи: требования и функциональные возможности

Разработка системы идентификации визуальных объектов для охранных систем предполагает создание решения, способного автоматически обнаруживать, классифицировать и распознавать объекты в условиях реального времени. Основной целью является обеспечение высокой точности распознавания при минимальных затратах ресурсов. Для этого система должна удовлетворять следующим требованиям:

  1. Высокая точность распознавания: Система должна корректно идентифицировать объекты с минимальной вероятностью ошибок. Это особенно важно в условиях повышенных требований к безопасности.
  2. Работа в режиме реального времени: Время обработки изображения и распознавания объектов должно быть минимальным, чтобы охранная система могла немедленно реагировать на угрозы.
  3. Интеграция с существующими системами видеонаблюдения: Новая система должна быть совместима с различными камерами видеонаблюдения и легко интегрироваться в уже существующие охранные комплексы.
  4. Автоматическое обновление и обучение: Система должна использовать алгоритмы машинного обучения, которые способны самостоятельно улучшать точность распознавания на основе накопленных данных.
  5. Работа в сложных условиях: Система должна корректно работать при низком освещении, изменяющейся погоде, высоком уровне шума в изображении и других сложных условиях.

2.2 Архитектура системы: основные модули и подсистемы

Для создания системы идентификации визуальных объектов необходимо разработать архитектуру, включающую следующие ключевые модули и компоненты:

  1. Модуль захвата данных: Основным источником данных для системы будут видеопотоки с камер наблюдения. Модуль должен уметь работать с потоковым видео в реальном времени, а также поддерживать обработку заранее записанных видеоматериалов.
  2. Модуль обработки изображений: Этот модуль отвечает за предварительную обработку полученных изображений — улучшение качества, удаление шума, коррекцию освещённости. В него включаются такие операции, как фильтрация изображений, нормализация яркости и выделение краёв объектов.
  3. Модуль выделения признаков: Здесь происходит анализ изображения для выделения ключевых признаков объектов. Это могут быть углы, контуры, текстурные особенности и другие признаки, которые затем будут использоваться для идентификации. Применяются методы машинного зрения, такие как SIFT или HOG (Histogram of Oriented Gradients).
  4. Модуль классификации объектов: Этот модуль использует алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для классификации объектов на основе выделенных признаков. Для распознавания лиц, номерных знаков автомобилей или других объектов могут использоваться свёрточные нейронные сети (CNN), которые обучены на больших наборах данных.
  5. Модуль отслеживания объектов: Важно не только идентифицировать объект, но и отслеживать его перемещение в пространстве. Для этого применяются алгоритмы отслеживания, такие как оптический поток или метод KLT.
  6. Модуль принятия решений: На основе анализа данных система должна принимать решения о том, какие действия предпринять. Например, при распознавании нарушителя система может послать сигнал тревоги или уведомить оператора.

2.3 Интеграция системы в охранные комплексы

Одной из ключевых задач при разработке системы является её интеграция с существующими охранными комплексами. Это требует создания гибкой и модульной архитектуры, которая позволит подключать систему к различным устройствам наблюдения, будь то камеры видеонаблюдения или тепловизоры.

Интеграция может быть выполнена на нескольких уровнях:

  1. Аппаратная интеграция: ССистема должна поддерживать работу с камерами разных производителей, а также возможностью подключения дополнительных сенсоров (например, инфракрасных или тепловизионных камер).
  2. Программная интеграция: Система должна иметь возможность взаимодействовать с существующими программными решениями для охраны, такими как системы видеонаблюдения, записи и анализа данных. Для этого могут быть использованы стандартные API или протоколы, такие как ONVIF.
  3. Сетевые возможности: Важно предусмотреть поддержку удалённого доступа и возможность обработки данных в облаке для повышения масштабируемости и удобства использования системы.[7]

3. Исследование и тестирование системы

3.1 Описание методологии тестирования системы

После разработки системы идентификации визуальных объектов необходимо провести тщательное тестирование, чтобы оценить её точность, надёжность и эффективность в реальных условиях. Тестирование системы должно основываться на нескольких этапах:

  1. Выбор тестовой среды: Для оценки работы системы необходимо организовать тестирование в условиях, максимально приближённых к реальной эксплуатации охранных систем. Это может включать помещения с различными уровнями освещённости, открытые пространства и зоны с высокой плотностью движения объектов.
  2. Набор тестовых данных: Для тестирования необходимо создать или использовать существующий набор данных с визуальной информацией. Этот набор должен включать изображения и видеозаписи с различными объектами, такими как люди, транспортные средства, лица и другие потенциальные угрозы. Набор данных должен также содержать сценарии с различными условиями, например, различной погодой, временем суток, углами съёмки.
  3. Метрики оценки: Для анализа эффективности системы используются следующие метрики:
    • Точность — процент правильно идентифицированных объектов из общего числа;
    • Полнота — доля верно распознанных объектов среди всех истинных объектов;
    • Время отклика — скорость обработки изображений и распознавания объектов, что критично для работы в реальном времени;
    • Ошибки первого и второго рода — вероятность ложных срабатываний и пропуска объектов.
  4. Сценарии тестирования: Тестирование проводится по ряду сценариев:
    • Работа в условиях хорошего и плохого освещения;
    • Идентификация объектов при низком разрешении изображений;
    • Определение объектов в движении;
    • Сценарии с различной плотностью объектов (отдельные люди или транспортные средства, а также массовые скопления).

3.2 Сравнение с существующими решениями

Для более полной оценки была проведена сравнительная характеристика разработанной системы с уже существующими решениями на рынке охранных технологий. Сравнение проводилось по следующим параметрам:

  1. Точность распознавания объектов:Разработанная система показала результаты, сопоставимые с коммерческими продуктами, такими как системы распознавания лиц и номерных знаков от Hikvision и Dahua, хотя в некоторых случаях её точность оказалась выше благодаря использованию новейших алгоритмов глубокого обучения.[8]
  2. Система оказалась более быстрой по сравнению с некоторыми старыми решениями благодаря использованию оптимизированных методов обработки изображений и параллельной обработки данных.
  3. Интеграция с охранными системами: Благодаря гибкой архитектуре разработанная система оказалась проще в интеграции с существующими охранными комплексами, что является значительным преимуществом при внедрении в уже функционирующие инфраструктуры.[9]
  4. Устойчивость к внешним факторам: Хотя система справлялась с большинством условий эксплуатации, при плохом освещении и изменениях погодных условий некоторые коммерческие решения показали лучшую устойчивость благодаря использованию специальных датчиков и камер с повышенной чувствительностью к свету.[10]

Выводы

В ходе данного исследования была разработана система идентификации визуальных объектов, предназначенная для использования в охранных системах. Основное внимание было уделено созданию технологии, которая сочетает в себе высокую точность распознавания, устойчивость к изменениям внешних условий.

Особое внимание уделялось сбору и обработке данных, обеспечению их безопасности и конфиденциальности, что является важным аспектом при работе с видеонаблюдением и персональными данными. Тестирование и оптимизация системы в реальных условиях подтвердили ее эффективность и надежность. Таким образом, результаты данного исследования демонстрируют значительный потенциал разработанной системы для повышения уровня безопасности. Она не только способна снизить риски, связанные с несанкционированным доступом, но и предоставить новые инструменты для мониторинга и анализа данных, что является важным шагом в развитии охранных технологий.

Список источников

  1. Головин, В. В., Никитин, В. В., Попов А. И. (2020). Машинное зрение и искусственный интеллект для охранных систем. Журнал «Вестник информационных технологий«. – pp. 129-153.
  2. Васильев, Д. В., Михайлов С. С. (2021). Алгоритмы и методы обработки изображений в домашних камерах. «Автоматизация и управление«.
  3. Смирнов, П. П., Лебедев И. И. (2020). Применение свёрточных нейронных сетей для идентификации объектов в условиях реального времени. Журнал «Системы и средства безопасности«.
  4. Захаров, И. Б., Кузнецов М. Н. (2019). Использование глубокого обучения для повышения точности видеонаблюдения. «Информационные технологии и безопасность«.
  5. Сергеев, А. Н., Федотов Д. М. (2021). Сравнительный анализ алгоритмов поиска объектов для охранных систем. Журнал «Научные труды ИТМО«.
  6. Орлов, В. С., Князев Л. А. (2018). Интеграция системного машинного наблюдения в охранные комплексы. «Вестник машиностроения и технологий безопасности«.
  7. Тарасов, Е. К., Никифоров А. Г. (2020). Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в видеонаблюдении. Журнал «Информационная безопасность«.
  8. Соловьёв, П. Л., Рябцев О. Ю. (2021). Проблемы с идентификацией объектов при низком освещении в стационарном видеонаблюдении. «Научно-технический вестник безопасности«.
  9. Коваленко, А. М., Морозов Н. В. (2019). Методы и подходы к соблюдению качества достижения целей в области видеонаблюдения. Журнал «Современные технологии безопасности«.
  10. Титов Д.С. (2013). Разработка системы визуального контроля охраняемой территории на основе ЛВС [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/...