Тема: РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСЕЩАЕМОСТИ МАГАЗИНА

В современном мире задача трекинга объектов на видео является неотъемлемой частью большинства прикладных областей, таких как построение систем видеонаблюдения, отслеживания транспортного и людского трафиков, автоматического контроля. Каждая из этих задач имеет свою особенность, свои требования к надежности распознавания, к дальности действия и многому другому. Даже такой фактор, как желание самого объекта (в данном случае человека), быть распознанным - может значительно повлиять на работу того или иного алгоритма распознавания.
В связи с этим, современная жизнь диктует растущие требования для все более новых и совершенных методов локализации и распознавания людей. Интерес к ним довольно значителен, в виду их широкого практического применения в таких областях, как охранные системы, системы обеспечения безопасности в местах массового пребывания людей, антитеррористические системы и т. д.
Автоматический подсчет числа людей необходим не только в целях общественной безопасности. Его можно использовать для оценки числа посетителей, регулирования количества открытых касс, планирования мест установки рекламных носителей. Системы подсчета людей все чаще применяются организациями розничной торговли.
Таким образом целью данной дипломной работы является разработка автоматизированной системы прогнозирования посещаемости магазина. Соответственно, можно выделить следующие задачи, для достижения поставленной цели:
- рассмотреть существующие алгоритмы и методы поиска объектов на видео;
- выполнить предварительную обработку потока видео;
- реализовать алгоритм для реализации поиска и классификации объектов на изображении;
осуществить автоматическую отправку данных о количестве объектов на кадре для обработки на хост;
- предоставить данные о посещаемости в удобной форме пользователю.
В первой главе пояснительной записки рассматриваются задачи видеоаналитики и способы их решения, а также алгоритмы сжатия видео, так как возникает потребность в обработке больших объемов данных.
Во второй главе представлен обзор существующих методов поиска и процесса распознавания объектов на видео, что включает в себя методы обнаружения объектов на изображениях, методы построения переднего плана и классификацию движущихся объектов.
В последней главе рассматривается непосредственно реализация приложения автоматизированной системы прогнозирования посещаемости магазина. Также, подробно рассмотрен алгоритм построения гистограммы ориентированных градиентов (HOG), на основе которого реализовано распознавание объектов на видео. Описана структура разработанного приложения.
Поставленные задачи по обработке видео будем решать на основе использования методов из библиотеки OpenCV на языке программирования Python.

Купить

Для написания данной дипломной работы были рассмотрены методы распознавания объектов на изображении, а также методы их выделения и классификации.
Также, для реализации поставленных задач была решена проблема предварительной обработки потока видео для задач определения параметров движения объектов. Было определено, что для решения нашей задачи подходит выделение на изображении людей с помощью построения гистограммы ориентированных градиентов (HOG).
Полученные после обработки видео данные отправляются на хост, для дальнейшего анализа и предоставления в наглядном виде пользователю. Для этого были созданы формы с графиками, количеством распознанных людей и временем их появления в кадре.
Задачи, поставленные нами во введении, можно считать успешно выполненными. Более того, данную автоматизированную систему можно применять не только для прогнозирования числа покупателей магазина, но и в схожих ситуациях, в которых необходимо вести подсчет людей. В дальнейшем планируется дорабатывать систему до возможности распознавания других объектов, таких как автомобильный транспорт (грузовые, автобусы, легковые автомобили), животных и т.д. Это позволит более продуктивно работать с одним и тем же фрагментом видео, ввиду того, что система будет распознавать не только людей, но и другие типы объектов.

Купить