Автоматизированная программно-информационная система безопасности частной автостоянки

1.

Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Оренбургский государственный университет»
Акимов Алексей Алексеевич
Автоматизированная программноинформационная система безопасности
частной автостоянки
Направление 09.04.04 – Программная инженерия
Руководитель:
кандидат технических наук, доцент
Тишина Наталья Александровна
Оренбург
2024

2.

Цель ВКР: автоматизация процесса системы безопасности частной автостоянки
с использованием нейронных сетей для детектирования и распознавания
номерных знаков автомобилей.
ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ:
─
провести анализ предметной области и существующих решений в сфере обеспечения
безопасности частных автостоянок;
─
выбрать и обосновать архитектуру нейронной сети, разработать методику ее
использования и алгоритмизировать модель;
─
спроектировать
программно-информационную
автостоянки, определить ее архитектуру и
технологии, методы и средства проектирования;
─
реализовать отдельные компоненты системы, в том числе модуль распознавания на
основе разработанных методов;
─
провести тестирование и оценку эффективности разработанной системы.
систему
безопасности
частной
структуру, выбрать необходимые
РАЗРАБОТАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ, ВЫПОЛНЯЮЩЕЕ СЛЕДУЮЩИЕ ФУНКЦИИ:
─ хранение и журналирование данных по автомобилям;
─ детектирование и распознавание номеров автомобилей;
─ получение аналитических данных, отчётность.
2

3.

Анализ аналогов
Автомаршал
Автомаршал – программное обеспечение для видеоконтроля и учета
автотранспорта в потоке и в пунктах контроля. Более 2000 внедрений с 2007
года.
Операционная система Windows
«Автомаршал» применяется для автоматизации работы парковок, КПП и
проходных предприятий, логистических и складских комплексов.
Распознаваемость программы 96-97% (Не даёт 100 гарантии безопасности)
3

4.

Анализ аналогов
Пользователей в программе может быть несколько. Есть два набора модулей:
«Менеджер» и «Администратор». В соответствии с правами доступа пользователи
видит удобный для работы интерфейс, который позволяет сосредоточиться на
задачах сотрудника.
Операционная система Windows 7-10;
Плюсы программы: интерфейс , учёт паркомест, учёт каждого транспортного
средства
Минус программы: большая доля участия оператора в заполнении информации по
сравнению с автоматизированными системами
4

5.

Контекстная диаграмма в нотации IDEF0
5

6.

IDEF0 1-го уровня декомпозиции
6

7.

Выбор математического аппарата
Метод
k-NN
Особенность
Преимущества
Основан на принципе Простота реализации,
близости соседних
интуитивность, эффективность на
объектов
небольших выборках
SVM
Построение
оптимальной
разделяющей
гиперплоскости
Построение
древовидной
структуры на основе
проверки признаков
Деревья
решений
Нейронные
сети
Вдохновлены
структурой
биологических
нейронных сетей
РСА
Снижение
размерности данных
путем выявления
ортогональных
линейных
комбинаций
признаков
Недостатки
Чувствительность к
масштабированию
признаков, высокая
вычислительная сложность
для больших данных
Эффективность при высокой
Сложность настройки
размерности, устойчивость к
гиперпараметров, высокие
переобучению, хорошие
вычислительные затраты на
результаты на малых выборках
больших данных
Интерпретируемость, работа с
Склонность к
различными типами данных,
переобучению,
устойчивость к шуму
чувствительность к
корреляции признаков,
сложность обработки
непрерывных признаков
Высокая точность, обработка
Требуют больших объемов
сложных нелинейных задач,
данных, сложность
самообучение
интерпретации,
чувствительность к
гиперпараметрам
Эффективность при высокой
Линейность,
размерности, визуализация данных чувствительность к
масштабированию,
сложность интерпретации
выделенных компонент
7

8.

Выбор и обоснование математического аппарата
Для описания математической модели можно использовать
следующие обозначения которые применяются в сверточных
нейронныз сетых (CNN):
─ входные данные для сверточного слоя: x;
─ фильтры сверточного слоя: w;
─ смещение сверточного слоя: b;
─ элемент выходного тензора: z.