Методи і програмно-апаратні засоби оцінювання кількості людей у громадських місцях із використанням технології комп’ютерного зору

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці методів та засобів оцінювання кількості людей у громадських місцях із використанням технології комп’ютерного зору та IoT-платформ. У роботі проаналізовано сучасні підходи до підрахунку людей, сфери застосування таких систем і їхні обмеження в умовах змінного освітлення, перекриття об’єктів та високої щільності потоку. На основі проведеного аналізу сформовано математичну модель процесу оцінювання кількості людей та розроблено метод, що поєднує етапи попередньої обробки зображень, детекції, відстеження та підрахунку об’єктів. Запропоновано структурну модель комп’ютеризованої системи, яка реалізована на базі мікрокомп’ютера Raspberry Pi з використанням камери та програмних засобів комп’ютерного зору. Для зберігання, передавання та візуалізації результатів підрахунку застосовано хмарну IoT-платформу ThingSpeak. У роботі описано алгоритм функціонування програмного забезпечення, методи підвищення точності оцінювання, зокрема фільтрацію шумів, компенсацію перспективних спотворень та згладжування результатів. Проведено тестування прототипу системи, яке підтвердило її працездатність і ефективність у реальних умовах.

The qualification thesis is devoted to the development of methods and tools for estimating the number of people in public places using computer vision technology and IoT platforms. The paper analyzes modern approaches to people counting, areas of application of such systems, and their limitations under variable lighting conditions, object occlusions, and high crowd density. Based on the conducted analysis, a mathematical model of the people counting process is formulated, and a method combining image preprocessing, detection, tracking, and counting stages is developed. A structural model of the computerized system is proposed and implemented using a Raspberry Pi microcomputer with a camera and computer vision software tools. The ThingSpeak cloud IoT platform is used for data transmission, storage, and visualization of counting results. The thesis describes the software operation algorithm and methods for improving estimation accuracy, including noise filtering, perspective correction, and result smoothing. The prototype system was tested, confirming its functionality and effectiveness in real operating conditions.