Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008637, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Аналіз відеопотоку: ідентифікація аномальних подій Автор Павленко Микола РуслановичPavlenko Mykola Ruslanovych Дата публікації 01-01-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36439 Видання Київ Опис Об’єкт дослідження — відео, на яких відбувається аномальна або звичайна подія. Предмет дослідження — згорткова нейронна мережа для вилучення ознак з візуальних даних. Мета роботи — розробити систему комп’ютерного зору для автоматичного відеоспостереження із метою класифікації подій на аномальні та звичайні. Актуальність — збільшити рівень безпеки на вулицях, в торговельних центрах, вокзалах, магазинах і т.д. Виконано перевірку навченної мережі, визначено рівень достовірності результатів прогнозування. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження — покращити алгоритм виявлення аномалій, створити централізовану систему із автоматичним звітом у відповідні органи безпеки. The object of research is video data on which happens normal or anomaly event. The subject of research is convolutional neural network for feature extraction from visual data The theme: develop computer vision system for automatic video surveillance in order to predict normal or anomaly event. Actuality — increase the level of security on streets, banks, shops, shopping malls, etc. Tested neural network and determined the level of realiability of forecasting results. The further development of system is to increase neural network forecasting and develop centralized system with automatic report to the relevant security authorities. Обьект исследования — видео, на котором происходит аномальное или обычное событие. Предмет исследований — сверточная нейронная сеть для извлечения признаков с визуальных даних. Цель работы — разработать систему компьютерного зрения для автоматического видеонаблюдения с целью класификации событий на аномальные или обычние. Актуальность — увеличить уровень безопасности на улицах, в торговых центрах, вокзалах, магазинах и т.д. Выполнено проверку обученой сети, определено уровень достоверности результатов прогнозирования. Пути последующего развития предмета исследований –улучшить алгоритм виявление аномальных событий, создать централизованную систему с автоматическим отчетом для соответствующих органов безопасности. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити