Компʼютерна система відеоспостереження, фіксації та ідентифікації динамічних та статичних обʼєктів

Abstract

У кваліфікаційній роботі розроблено комп’ютерну систему комплексного відеоспостереження, фіксації, розпізнавання та ідентифікації динамічних і статичних об’єктів у реальному часі. Основою системи є модуль ESP32-CAM, який здійснює захоплення та передавання відеопотоку для подальшої обробки засобами бібліотеки OpenCV. Система виконує виявлення та розпізнавання об’єктів на зображенні, визначає їх координати та забезпечує автоматичне стеження за рухомими об’єктами. Для керування положенням камери використано два сервоприводи MG996R, які забезпечують її поворот у горизонтальній та вертикальній площинах. Алгоритми керування реалізовано в середовищі Arduino IDE. Конструкцію поворотного механізму та корпус пристрою спроєктовано в програмному середовищі Fusion 360 та виготовлено за допомогою технології 3D-друку з використанням програмного забезпечення OrcaSlicer. Розроблена система демонструє ефективну інтеграцію методів комп’ютерного зору, вбудованих систем та механізмів автоматизованого позиціонування для задач моніторингу, розпізнавання та супроводу об’єктів.

This thesis presents a computerised system for comprehensive video surveillance, detection, recognition and identification of dynamic and static objects in real time. The system is based on the ESP32-CAM module, which captures and transmits a video stream for subsequent processing using the OpenCV library. The system detects and recognises objects in the image, determines their coordinates and provides automatic tracking of moving objects. Two MG996R servo motors are used to control the camera’s position, enabling it to rotate in the horizontal and vertical planes. The control algorithms are implemented in the Arduino IDE. The design of the rotation mechanism and the device housing were created in the Fusion 360 software environment and manufactured using 3D printing technology with OrcaSlicer software. The developed system demonstrates the effective integration of computer vision methods, embedded systems and automated positioning mechanisms for the tasks of monitoring, recognising and tracking objects.