Методи і засоби розпізнавання контурів рухомих об’єктів в інтелектуалізованих системах відеоспостереження

Abstract

Метою роботи є дослідження методів і засобів розпізнавання контурів рухомих об’єктів в інтелектуалізованих системах відеоспостереження. У кваліфікаційній роботі запропоновано модель архітектурного рішення щодо реалізації інтелектуалізованої системи відеоспостереження з функцією виявлення контурів рухомих об’єктів, яка використовує апаратний модуль ESP32-CAM та відеокамеру OV2640 і дає можливість з високою точністю на основі підходу сегментації екземплярів накладати та візуалізувати маски на кадрах відеопотоку. Запропоновано оптимізацію структури нейронної мережі R-CNN на основі побудови піраміди функцій у мережі з одномасштабного входу, що дає змогу скоротити витрати часу на навчання мережі та є окремою гілкою при виявленні контурів рухомих об’єктів у системах відеоспостереження.

The aim of the work is to study the methods and means of recognizing the contours of moving objects in intelligent video surveillance systems. The thesis proposes a model of architectural solution for the implementation of an intelligent video surveillance system with the function of contouring moving objects, which uses the hardware module ESP32-CAM and OV2640 camcorder and allows with high accuracy based on the segmentation approach to overlay and visualize video masks on the frame. It is proposed to optimize the structure of the R-CNN neural network based on the construction of a pyramid of functions in the network from a single-scale input, which reduces the time spent on network training and is a separate branch in detecting contours of moving objects in video surveillance systems.