Моніторингова мережа контролю дорожнього руху на основі Raspberry Pi та OpenCV

Abstract

Актуальність теми кваліфікаційної роботи обумовлена швидкими темпами збільшення кількості транспортних засобів на дорогах та збільшення кількості ДТП у результаті порушення правил дорожнього руху. Концепція полягає у створенні моніторингової мережі контролю дорожнього руху на руху на основі Raspberry Pi та OpenCV, для контролю дорожнього руху та фіксації порушень. Для реалізації даної системи потрібно проаналізувати сучасні підходи детектування рухомих об’єктів та обчислення їх швидкості. Серед цих методів слід відмітити найбільш сучасні та поширені, а саме методи, які використовують нейронні мережі для детектування об’єктів. Найбільш поширені – це R-CNN або Fast R- CNN, YOLO, Single Shot Detector (SSDs). Метою даної роботи є розробка моніторингової мережі контролю дорожнього руху на основі Raspberry Pi та OpenCV. Завданням кваліфікаційної магістерської роботи є:  розробити систему моніторингу дорожнього руху, яка базується на Raspberry Pi та OpenCV;  розробити алгоритми виявлення автомобілів, пішоходів та інших учасників дорожнього руху;  реалізувати збір та передачу відеоданих з камер до Raspberry Pi;  розробити зручний інтерфейс для користувача для перегляду результатів моніторингу та взаємодії з системою;  провести експерименти для оцінки ефективності та точності розроблених алгоритмів.

Об’єкт дослідження (розробки): процеси моніторингу та контролю дорожнього руху за допомогою Raspberry Pi та OpenCV. Предмет дослідження (розробки): методи та засоби моніторингу й обробки даних для системи контролю дорожнього руху на основі Raspberry Pi та OpenCV. Мета: розробити моніторингової мережі контролю дорожнього руху на основі Raspberry Pi та OpenCV. Для досягнення поставленої мети було поставлено такі завдання:  провести аналіз сучасних систем, визначити їх переваги та недоліки;  проаналізувати сучасні методи та алгоритми детектування об’єктів;  підібрати згідно з вимогами апаратну складову;  розробити програмну частину детектування рухомих об’єктів і обчислення їх швидкості;  провести експерименти для оцінки ефективності та точності розробленої системи. The relevance of the thesis topic is driven by the rapid increase in the number of vehicles on roads and the rising number of road accidents due to traffic rule violations. The concept involves creating a monitoring network for traffic control based on Raspberry Pi and OpenCV to oversee traffic and record violations. To implement this system, a thorough analysis of modern approaches to detecting moving objects and calculating their speed is necessary. Notably, methods utilizing neural networks for object detection, such as R-CNN, Fast R-CNN, YOLO, and Single Shot Detector (SSDs), are widely recognized. The goal of the thesis is to develop a monitoring network for traffic control based on Raspberry Pi and OpenCV. The tasks include: Developing a traffic monitoring system based on Raspberry Pi and OpenCV. Designing algorithms for detecting cars, pedestrians, and other traffic participants. Implementing data collection and transmission from cameras to Raspberry Pi. Creating a user-friendly interface for viewing monitoring results and interacting with the system. Conducting experiments to evaluate the effectiveness and accuracy of the developed algorithms. The object of research (development) is the processes of monitoring and controlling traffic using Raspberry Pi and OpenCV. The subject of research (development) is the methods and means of monitoring and data processing for a traffic control system based on Raspberry Pi and OpenCV.