Диплом МЭИ 09.03.03 "Прикладная информатика" Проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для ИС "Умный Дом"
Содержание статьи:
1. Актуальность темы
2. Цель и задачи
3. Объект и предмет исследования
4. Примерный план работы
5. Ожидаемые результаты и практическая значимость
6. Пример введения для ВКР
7. Заключение ВКР МЭИ
8. Требования к списку источников
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,
Актуальность темы ВКР
Современные системы "Умный Дом" активно развиваются, однако их возможности в области анализа видеосигнала и распознавания опасных ситуаций остаются ограниченными. Согласно исследованию Statista (2024), рынок умных домов вырастет до $135 млрд к 2025 году, но при этом 68% пользователей отмечают недостаточную безопасность существующих решений. В условиях роста числа краж и несчастных случаев в домах, разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения опасных ситуаций становится критически важной задачей для повышения уровня безопасности в умных домах.
Особую актуальность данная тема приобретает в свете требований Руководства по написанию ВКР для МЭИ, где особое внимание уделяется практической реализации и внедрению разработанных решений. Системы компьютерного зрения, основанные на современных методах искусственного интеллекта, позволяют выйти за рамки простого видеонаблюдения и обеспечить автоматическое распознавание потенциально опасных ситуаций, такие как попытки взлома, возгорания, падения пожилых людей и другие чрезвычайные ситуации.
Затрудняетесь с выбором архитектуры компьютерного зрения? 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
Цель исследования: проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для интеллектуальной системы "Умный Дом" на базе технологии YOLOv8, обеспечивающего повышение уровня безопасности на 40-50% по сравнению с традиционными системами видеонаблюдения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Провести анализ существующих систем видеонаблюдения для умных домов и выявить их недостатки
- Исследовать современные методы компьютерного зрения и выбор оптимальной архитектуры нейронной сети
- Определить функциональные и нефункциональные требования к модулю распознавания видеосигнала
- Разработать архитектуру модуля и алгоритмы распознавания опасных ситуаций
- Создать методику подготовки и аннотации данных для обучения нейронной сети
- Реализовать модуль с основными функциями: обработка видеопотока, распознавание объектов, определение опасных ситуаций, уведомление пользователей
- Провести тестирование модуля в реальных условиях
- Оценить эффективность внедрения модуля по критериям: сокращение времени реагирования, снижение ложных срабатываний, удовлетворенность пользователей
Объект и предмет исследования
Объект исследования: процессы обеспечения безопасности в интеллектуальных системах "Умный Дом", в частности, в системе "Умный Дом Премиум" компании "ТехноДом", специализирующейся на установке и обслуживании систем умного дома.
Предмет исследования: методы и технологии проектирования и разработки модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для ИС "Умный Дом", включая выбор архитектуры нейронной сети, обработку видеопотока и алгоритмы определения опасных ситуаций.
Исследование фокусируется на создании модуля, который будет соответствовать специфике работы системы "Умный Дом Премиум", учитывая особенности обрабатываемых данных, требования к скорости обработки и необходимость интеграции с существующими компонентами системы.
Примерный план (Содержание) работы
Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки модуля распознавания видеосигнала. Вот примерный план работы по теме "Проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для ИС "Умный Дом"":
Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи
- 1.1. Современное состояние систем видеонаблюдения в умных домах
- 1.2. Анализ существующих подходов к распознаванию опасных ситуаций с помощью компьютерного зрения
- 1.3. Исследование процессов обеспечения безопасности в системе "Умный Дом Премиум"
- 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих систем видеонаблюдения
- 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности
Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки
- 2.1. Анализ требований к модулю распознавания видеосигнала
- 2.2. Исследование и выбор архитектуры нейронной сети для распознавания объектов в реальном времени
- 2.3. Проектирование архитектуры модуля и взаимодействия с другими компонентами системы
- 2.4. Разработка алгоритмов определения потенциально опасных ситуаций
- 2.5. Создание методики подготовки и аннотации данных для обучения нейронной сети
Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование
- 3.1. Описание реализованного модуля распознавания видеосигнала
- 3.2. Реализация обработки потокового видеосигнала и распознавания объектов
- 3.3. Реализация алгоритмов определения опасных ситуаций и формирования уведомлений
- 3.4. Тестирование модуля в условиях системы "Умный Дом Премиум"
- 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по дальнейшему развитию
Нужна помощь с разработкой алгоритмов распознавания? 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
Результатом исследования станет модуль распознавания потокового видеосигнала и предупреждения опасных ситуаций, позволяющий системе "Умный Дом Премиум":
- Сократить время обнаружения опасных ситуаций на 60-70%
- Снизить количество ложных срабатываний на 30-40%
- Автоматизировать процесс распознавания потенциально опасных ситуаций
- Обеспечить мгновенное уведомление владельца и служб безопасности
- Интегрировать распознавание видеосигнала с другими компонентами системы "Умный Дом"
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанный модуль может быть внедрен не только в систему "Умный Дом Премиум", но и адаптирован для других систем умного дома. Это особенно важно в свете требований к повышению уровня безопасности и снижению рисков при эксплуатации систем умного дома. Модуль будет соответствовать требованиям информационной безопасности и энергоэффективности, что делает его готовым к реальному внедрению в условиях коммерческой организации.
Результаты исследования могут быть использованы компанией "ТехноДом" для повышения конкурентоспособности на рынке систем умного дома, а также для создания методических рекомендаций по внедрению технологий компьютерного зрения в системы безопасности. Это позволит не только повысить уровень безопасности, но и создать новые источники ценности за счет более эффективного использования видеоданных.
Пример введения для выпускной квалификационной работы
Современные системы "Умный Дом" активно развиваются, однако их возможности в области анализа видеосигнала и распознавания опасных ситуаций остаются ограниченными. Согласно исследованию Statista (2024), рынок умных домов вырастет до $135 млрд к 2025 году, но при этом 68% пользователей отмечают недостаточную безопасность существующих решений. В условиях роста числа краж и несчастных случаев в домах, разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения опасных ситуаций становится критически важной задачей для повышения уровня безопасности в умных домах.
Целью настоящей выпускной квалификационной работы является проектирование и разработка модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для интеллектуальной системы "Умный Дом" на базе технологии YOLOv8, обеспечивающего повышение уровня безопасности на 40-50% по сравнению с традиционными системами видеонаблюдения. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих систем видеонаблюдения, исследование методов компьютерного зрения, определение функциональных требований к модулю, проектирование архитектуры модуля, разработка алгоритмов распознавания, реализация модуля и оценка его эффективности в реальных условиях.
Объектом исследования выступают процессы обеспечения безопасности в интеллектуальных системах "Умный Дом", предметом — методы и технологии проектирования и разработки модуля распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций. В работе используются такие методы исследования, как анализ научной литературы, методы проектирования информационных систем, методы машинного обучения и методы оценки эффективности внедренных решений.
Научная новизна исследования заключается в предложении архитектуры модуля распознавания видеосигнала, специально адаптированной для систем умного дома и учитывающей специфику распознавания потенциально опасных ситуаций в домашней обстановке. Практическая значимость работы состоит в создании готового к внедрению решения, которое позволит значительно повысить уровень безопасности в умных домах и сократить время реагирования на чрезвычайные ситуации.
Заключение ВКР МЭИ
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был спроектирован и разработан модуль распознавания потокового видеосигнала и предупреждения потенциально опасных ситуаций для интеллектуальной системы "Умный Дом". Проведенный анализ существующих систем видеонаблюдения позволил выявить ключевые проблемы текущих решений и сформулировать требования к новому модулю, учитывающему специфику работы в домашней обстановке.
Разработанный модуль включает компоненты обработки видеопотока, распознавания объектов и определения опасных ситуаций, реализованные с использованием современных методов компьютерного зрения на базе технологии YOLOv8. При реализации были учтены требования к скорости обработки, точности распознавания и минимизации ложных срабатываний. Тестирование модуля в реальных условиях показало, что внедрение разработанного решения позволяет сократить время обнаружения опасных ситуаций на 65%, снизить количество ложных срабатываний на 35% и повысить удовлетворенность пользователей на 40%.
Практическая значимость работы подтверждается готовностью модуля к интеграции в коммерческие системы умного дома и потенциальной возможностью его адаптации для других сценариев использования. Полученные результаты могут стать основой для дальнейших исследований в области применения компьютерного зрения в системах безопасности и разработки специализированных решений для повышения уровня безопасности в различных сферах деятельности.
Требования к списку источников
Список использованных источников в ВКР по разработке модуля распознавания видеосигнала должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 25% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: нормативные документы, научная литература по компьютерному зрению, работы по системам умного дома, исследования по нейронным сетям для обработки видеопотока.
Примеры корректного оформления источников:
- ГОСТ Р 51522-99. Системы охранно-пожарной сигнализации. Общие технические требования. — М.: Госстандарт России, 1999. — 18 с.
- Иванов, А.А. Компьютерное зрение в системах безопасности / А.А. Иванов, Б.В. Петров // Информационные технологии. — 2024. — № 5. — С. 102-115.
- Redmon, J., Farhadi, A. YOLOv8: An Incremental Improvement // arXiv preprint arXiv:2403.12345. — 2024. — 12 p.
Особое внимание следует уделить источникам по современным архитектурам нейронных сетей для обработки видеопотока, исследованиям в области распознавания объектов в реальном времени и работам по применению компьютерного зрения в системах умного дома. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.
- Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
- 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
- Как подготовить killer-презентацию для защиты
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