Разработка нейросетевых алгоритмов учета посетителей в системах видеонаблюдения

Abstract

Цель работы – разработка нейросетевых алгоритмов учета посетителей в системах видеонаблюдения.Для работы использовался набор видеозаписей с камер наблюдения на входе в помещение, набор видеозаписей с входных дверей автобуса, а также набор видеозаписей, снятых в домашних условиях обычной камерой.В ходе работы были изучены методы классификации при помощи сверточных нейронный сетей, особенности самих нейронных сетей и их сверточных версий, алгоритмы Darkflow YOLO и Deep SORT, особенности программирования на языке Python и параллельного программирования на графическом процессоре, а также разработана программа на языке Python с использованием различных фреймворков, в частности фреймворка Tensorflow, работающего с технологией Nvidia CUDA, реализующая алгоритм подсчета посетителей при помощи видеопотока с камер наблюдения в реальном времени. Была проведена проверка результативности работы компонентов программы и программы в целом, а также проверка ее требовательности к ресурсам системы и работоспособность в режиме