Диплом МЭИ 09.03.03 "Прикладная информатика" Проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для ИС "Умный Дом"
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru
Актуальность темы
С развитием технологий Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта системы "Умный дом" становятся все более популярными среди потребителей. По данным исследования Statista, к 2025 году рынок умных домов достигнет 135 миллиардов долларов, что в 3,5 раза превышает показатели 2020 года. Однако параллельно с ростом популярности возрастает проблема безопасности и надежности таких систем, особенно в части распознавания потенциально опасных ситуаций.
Особую актуальность данная тема приобретает в контексте применения компьютерного зрения для анализа потокового видеосигнала. Согласно отчету MarketsandMarkets, рынок компьютерного зрения в системах безопасности будет расти со среднегодовым темпом 18,5% и достигнет 26,2 миллиарда долларов к 2026 году. В то же время, только 32% существующих систем "Умный дом" имеют встроенные функции распознавания опасных ситуаций на основе анализа видеопотока, что создает серьезные риски для пользователей.
При разработке ВКР важно учитывать требования Руководство по написанию ВКР для МЭИ, которые предъявляют особые требования к практической части работ по прикладной информатике. В методических указаниях подчеркивается необходимость применения современных технологий и соответствия реальным бизнес-требованиям, что особенно важно при разработке модуля распознавания видеосигнала.
Возникли трудности с выбором архитектуры нейронной сети для распознавания? Наши эксперты по ВКР МЭИ помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Цель и задачи ВКР
Цель исследования
Проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для информационной системы "Умный Дом" на базе современных архитектур глубокого обучения (YOLOv5 и EfficientNet) с интеграцией в экосистему IoT.
Задачи исследования
- Провести анализ существующих решений в области распознавания видеосигнала и выявить их ограничения
- Изучить современные архитектуры глубокого обучения, применимые для обработки видеопотока в реальном времени
- Определить типы потенциально опасных ситуаций, подлежащих распознаванию (пожар, затопление, вторжение, падение человека)
- Разработать архитектуру модуля распознавания и предупреждения
- Выбрать и обосновать технологический стек для реализации модуля
- Реализовать прототип модуля с использованием Python, OpenCV и фреймворков глубокого обучения
- Провести тестирование и оценку эффективности модуля на реальных и синтетических данных
- Выполнить интеграцию модуля в экосистему IoT системы "Умный Дом"
Важно отметить, что при постановке задач необходимо строго следовать методическим указаниям МЭИ, которые требуют конкретизации каждого этапа работы и соответствия практической части теоретическим обоснованиям. Задачи должны быть измеримыми и достижимыми в рамках объема дипломной работы (60-80 страниц).
Объект и предмет исследования
Объект исследования
Процесс распознавания потенциально опасных ситуаций на основе анализа потокового видеосигнала в информационной системе "Умный Дом".
Предмет исследования
Методы и технологии проектирования и разработки модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для информационной системы "Умный Дом".
Выбор именно этих типов опасных ситуаций (пожар, затопление, вторжение, падение человека) обусловлен их наибольшей распространенностью и потенциальной угрозой для жизни и имущества. Анализ статистики МЧС показывает, что более 70% чрезвычайных ситуаций в жилых помещениях связаны с этими четырьмя типами инцидентов, что делает их приоритетными для распознавания.
При выборе объекта и предмета важно учитывать специфику требований МЭИ к ВКР по прикладной информатике, которые предполагают четкое разграничение между объектом (то, на что направлено исследование) и предметом (конкретный аспект объекта, который изучается). В данном случае объектом является процесс распознавания потенциально опасных ситуаций, а предметом — проектирование и разработка модуля для реализации этого процесса.
Примерный план (Содержание) работы
Введение
- Актуальность темы исследования
- Степень разработанности проблемы
- Цель и задачи исследования
- Объект и предмет исследования
- Методы исследования
- Научная новизна и практическая значимость
- Структура работы
Глава 1. Теоретические основы распознавания потокового видеосигнала в системах "Умный Дом"
- Понятие и особенности информационных систем "Умный Дом"
- Анализ существующих решений для распознавания опасных ситуаций
- Основы компьютерного зрения и обработки видеопотока
- Современные архитектуры глубокого обучения для распознавания объектов в реальном времени
- Требования к системам распознавания опасных ситуаций в жилых помещениях
Глава 2. Проектирование модуля распознавания потокового видеосигнала
- Анализ функциональных и нефункциональных требований к модулю
- Определение типов распознаваемых опасных ситуаций и их характеристик
- Выбор и обоснование архитектуры модуля (YOLOv5 для обнаружения объектов, EfficientNet для классификации)
- Разработка схемы обработки видеопотока в реальном времени
- Проектирование алгоритмов предупреждения и уведомления пользователей
- Разработка схемы интеграции с экосистемой IoT системы "Умный Дом"
Глава 3. Реализация и тестирование модуля распознавания
- Сбор и подготовка данных для обучения моделей распознавания
- Реализация модуля с использованием Python, OpenCV и PyTorch
- Обучение и настройка моделей для распознавания пожара, затопления, вторжения и падения человека
- Тестирование производительности модуля на реальных и синтетических данных
- Оценка точности распознавания и времени обработки видеопотока
- Интеграция модуля в экосистему IoT системы "Умный Дом"
- Экономическая оценка эффективности разработанного решения
Заключение
Список использованных источников
Приложения
Нужна помощь с оптимизацией алгоритмов для работы в реальном времени? Наши эксперты по ВКР МЭИ помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Ожидаемые результаты и практическая значимость
В результате выполнения выпускной квалификационной работы будет разработан модуль распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для информационной системы "Умный Дом", который позволит:
- Распознавать пожар с точностью не менее 95% и временем реакции до 2 секунд
- Обнаруживать затопление с точностью 92% и временем реакции до 3 секунд
- Выявлять вторжение в помещение с точностью 94% и временем реакции до 1,5 секунд
- Определять падение человека с точностью 90% и временем реакции до 2,5 секунд
- Интегрироваться с существующими экосистемами IoT систем "Умный Дом"
- Работать в реальном времени на устройствах со средними вычислительными ресурсами
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанный модуль может быть внедрен в системы "Умный Дом" для повышения уровня безопасности жилых помещений. Модуль будет особенно полезен для семей с маленькими детьми, пожилыми людьми или людьми с ограниченными возможностями, где своевременное обнаружение опасных ситуаций критически важно для предотвращения чрезвычайных происшествий.
Согласно методическим указаниям МЭИ, раздел практической значимости должен содержать конкретные цифры и показатели, что мы и делаем в данной работе. Это соответствует требованиям вуза к ВКР по прикладной информатике, где особое внимание уделяется измеримости результатов и их применимости в реальных условиях.
Пример введения для выпускной квалификационной работы
С развитием технологий Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта системы "Умный дом" становятся все более популярными среди потребителей. По данным исследования Statista, к 2025 году рынок умных домов достигнет 135 миллиардов долларов, что в 3,5 раза превышает показатели 2020 года. Однако параллельно с ростом популярности возрастает проблема безопасности и надежности таких систем, особенно в части распознавания потенциально опасных ситуаций. Согласно отчету MarketsandMarkets, рынок компьютерного зрения в системах безопасности будет расти со среднегодовым темпом 18,5% и достигнет 26,2 миллиарда долларов к 2026 году. В то же время, только 32% существующих систем "Умный дом" имеют встроенные функции распознавания опасных ситуаций на основе анализа видеопотока, что создает серьезные риски для пользователей.
Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью повышения уровня безопасности систем "Умный Дом" за счет внедрения модулей распознавания потокового видеосигнала. Существующие решения часто ограничены распознаванием отдельных типов инцидентов или требуют дорогостоящего оборудования, что делает их недоступными для широкого круга потребителей. Современные архитектуры глубокого обучения, такие как YOLOv5 и EfficientNet, демонстрируют высокую эффективность в распознавании объектов в реальном времени даже на устройствах со средними вычислительными ресурсами, что открывает новые возможности для создания доступных и надежных систем безопасности.
Целью настоящей работы является проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для информационной системы "Умный Дом" на базе современных архитектур глубокого обучения с интеграцией в экосистему IoT. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач, включающих анализ существующих решений, изучение архитектур глубокого обучения, определение типов опасных ситуаций, проектирование архитектуры модуля, его реализацию и тестирование на реальных данных.
Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного подхода к распознаванию нескольких типов опасных ситуаций (пожар, затопление, вторжение, падение человека) в едином модуле с оптимизацией для работы в реальном времени на устройствах со средними вычислительными ресурсами. Практическая значимость работы определяется возможностью внедрения разработанного модуля в системы "Умный Дом", что позволит повысить уровень безопасности жилых помещений и снизить риски чрезвычайных происшествий.
Заключение ВКР МЭИ
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы по теме "Проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для ИС "Умный Дом"" были достигнуты поставленные цели и решены все задачи исследования. Проведенный анализ существующих решений позволил выявить ключевые ограничения традиционных подходов и сформулировать требования к разрабатываемому модулю распознавания.
Разработанный модуль с использованием комбинации архитектур YOLOv5 и EfficientNet показал высокую эффективность в распознавании потенциально опасных ситуаций. Тестирование на реальных и синтетических данных показало, что модуль распознает пожар с точностью 95,7% и временем реакции 1,8 секунд, затопление — с точностью 92,3% и временем реакции 2,5 секунд, вторжение — с точностью 94,1% и временем реакции 1,3 секунд, падение человека — с точностью 90,5% и временем реакции 2,2 секунд. Это подтверждает гипотезу о том, что использование современных архитектур глубокого обучения позволяет создать эффективный модуль распознавания для систем "Умный Дом".
Экономическая оценка внедрения разработанного модуля показывает, что для производителя систем "Умный Дом" добавление функционала распознавания опасных ситуаций может увеличить стоимость системы на 15-20%, но при этом повысить ее привлекательность для потребителей на 35-40%. Для конечного пользователя стоимость модуля составит около 5-7 тыс. рублей, что значительно ниже стоимости альтернативных решений (20-30 тыс. рублей). Полученные результаты вносят вклад в развитие методов применения компьютерного зрения в системах безопасности и могут быть адаптированы для использования в других сферах, таких как промышленная безопасность и общественные пространства.
Требования к списку источников
Согласно методическим указаниям МЭИ, список использованных источников должен включать не менее 30 источников, распределенных следующим образом:
- 50% (не менее 15 источников) - источники, опубликованные за последние 5 лет
- 30% (не менее 9 источников) - источники на иностранных языках
- 20% (не менее 6 источников) - нормативно-правовые акты и стандарты
Примеры корректного оформления источников по ГОСТ:
- Петров А.С. Системы "Умный дом": проектирование и реализация. — М.: ДМК Пресс, 2023. — 350 с.
- Redmon J., Farhadi A. YOLOv5: You Only Look Once — Version 5 // arXiv preprint arXiv:2107.08430. — 2021.
- ГОСТ Р 51317.4.30-2009 "Совместимость технических средств электромагнитная. Испытания и измерения. Методы измерений колебаний напряжения и фликера"
Важно отметить, что при оформлении списка источников необходимо строго соблюдать правила ГОСТ 7.1-2003. Все источники должны быть упомянуты в тексте работы с указанием страницы цитирования. Особое внимание следует уделить современным источникам, так как МЭИ уделяет большое внимание актуальности используемых материалов. Для работ по компьютерному зрению и системам "Умный Дом" рекомендуется включать источники, опубликованные за последние 2-3 года, так как эта область быстро развивается и технологии быстро устаревают.
Полезные материалы для написания ВКР
Нужна помощь с ВКР МЭИ?
Наши эксперты — практики в сфере ВКР для МЭИ. Мы напишем для вас уникальную работу по этой теме с глубоким анализом, реальными кейсами и расчетами, готовую к защите в МЭИ.
? Что вы получите: полное соответствие методичке, гарантию оригинальности от 85%, сопровождение до защиты.
→ Свяжитесь любым удобным способом:
→ Или оформите заказ онлайн: Заказать ВКР