Програмно-апаратний комплекс детектування рухів та розпізнавання обличчя на базі одноплатного комп'ютеру Raspberry Pi

Abstract

Кваліфікаційна магістерська робота на тему "Програмно-апаратний комплекс детектування рухів та розпізнавання обличчя на базі одноплатного комп’ютеру Raspberry Pi" є дуже актуальною в контексті зростаючої потреби в системах безпеки, відеоспостереження та автоматизації. Використання одноплатних комп'ютерів, таких як Raspberry Pi, робить ці технології більш доступними та вартісно-ефективними для розробників і дослідників. Розробка програмно-апаратного комплексу для детектування рухів та розпізнавання обличчя відкриває широкі можливості застосування в різних сферах, від безпеки до автоматизованих систем управління. Такі системи стають важливою складовою в розвитку інтернету речей (IoT) та сприяють у вирішенні багатьох завдань зі збереження безпеки та оптимізації процесів у різних областях життя. Об'єктом дослідження є програмно-апаратний комплекс, спрямований на детектування рухів та розпізнавання обличчя на базі одноплатного комп'ютера Raspberry Pi. Предмет дослідження охоплює глибоке вивчення, розробку та оптимізацію алгоритмів для точного детектування рухів та розпізнавання обличчя на обмежених ресурсах одноплатного комп'ютера Raspberry Pi. Важливою частиною дослідження є створення оптимальних методів обробки відеоданих, взаємодії з сенсорами та апаратною частиною пристрою, а також розробка зручного інтерфейсу для управління системою. Мета цієї роботи спрямована на створення програмно-апаратного комплексу з метою виявлення рухів та ідентифікації облич на одноплатному комп'ютері Raspberry Pi. Це дослідження має практичне значення для розвитку вбудованих систем, що використовують відеоаналітику, оскільки його результати можуть значно покращити ефективність різних систем нагляду, безпеки та автоматизації. Розроблений програмно-апаратний комплекс може знайти широке застосування у сферах відеоспостереження, контролю доступу, відтворення емоцій, та навіть у робототехніці для створення інтерактивних систем. Такі інновації сприяють покращенню якості життя та безпеки в різних сферах людської діяльності, роблячи їх більш ефективними та зручними для користувачів. Наукова новизна даної роботи полягає в розробці програмно-апаратного комплексу з урахуванням обмежених ресурсів пристрою. Дослідження включає в себе оптимізацію алгоритмів обробки відеоданих, використання сенсорів та апаратної частини пристрою для підвищення ефективності роботи системи. Такий підхід відкриває нові можливості в області вбудованих систем та відеоаналітики, а також віддзеркалює потенціал для подальших досліджень у сфері розпізнавання образів та автоматизації процесів з розумінням оточуючого середовища.The qualifying master's thesis on the topic "Software and hardware complex of motion detection and face recognition based on a Raspberry Pi single-board computer" is very relevant in the context of the growing need for security, video surveillance and automation systems. The use of single-board computers such as the Raspberry Pi makes these technologies more accessible and cost-effective for developers and researchers. The development of a software-hardware complex for motion detection and face recognition opens up wide application possibilities in various fields, from security to automated control systems. Such systems are becoming an important component in the development of the Internet of Things (IoT) and contribute to the solution of many tasks of maintaining security and optimizing processes in various areas of life. The object of the research is a software-hardware complex aimed at detecting movements and recognizing faces in real time based on a Raspberry Pi single-board computer. The research subject covers the in-depth study, development and optimization of algorithms for accurate motion detection and face recognition on the limited resources of a Raspberry Pi single-board computer. An important part of the research is the creation of optimal methods of processing video data, interaction with sensors and the hardware part of the device, as well as the development of a convenient interface for managing the system. The purpose of this work is aimed at creating a software-hardware complex for the purpose of motion detection and face identification on a Raspberry Pi single-board computer. This research has practical implications for the development of embedded systems using video analytics, as its results can significantly improve the performance of various surveillance, security and automation systems. The developed software and hardware complex can be widely used in the fields of video surveillance, access control, reproduction of emotions, and even in robotics for creating interactive systems. Such innovations contribute to improving the quality of life and safety in various areas of human activity, making them more efficient and convenient for users. The scientific novelty of this work consists in the development of a hardware and software complex taking into account the limited resources of the device. The research includes the optimization of video data processing algorithms, the use of sensors and the hardware part of the device to increase the efficiency of the system. This approach opens up new opportunities in the field of embedded systems and video analytics, and also reflects the potential for further research in the field of pattern recognition and automation of processes with an understanding of the surrounding environment.