ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА РОЗУМНОГО ВІДЕОРЕЄСТРАТОРА

УДК:004.382:004.042

DOI:10.25140/2411-5363-2018-4(14)-118-127

Автор:

Стеценко Інна Вячеславівна, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені І. Сікорського» (просп. Перемоги, 37, м. Київ, 03056, Україна)

Суханюк Марина Валентинівна , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені І. Сікорського» (просп. Перемоги, 37, м. Київ, 03056, Україна)

Шишкін Владислав Ігорович , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені І. Сікорського» (просп. Перемоги, 37, м. Київ, 03056, Україна)

Мова статті: українська

Анотація:

Актуальність теми дослідження. Нині великою популярністю користуються «розумні пристрої». Такі пристрої зазвичай є певною модернізацією вже звичних речей. У цій статті представлена розробка пристрою «розумний відеореєстратор», що підтримує можливість розпізнавання українських автомобільних номерів. Такий засіб може підвищити рівень захищеності на дорогах, що також є актуальним питанням.

Постановка проблеми. У процесі розробки комплексу такого рівня з’являється безліч питань, пов’язаних із його архітектурою та роботою з даними, а саме: які методи та алгоритми використовувати для перетворення даних у потрібний формат, передачі, прийому, консолідації даних та зберігання їх у базі даних. Крім того, необхідно взяти за увагу, що в процесі побудови необхідно враховувати фізичні особливості модулів та їхні можливості з обробки та передачі даних (швидкість роботи процесора, розмір пам’яті).

Аналіз останніх досліджень та публікацій. Були розглянуті останні технології у сфері обробки даних (бібліотеки для серіалізації та десеріалізації), алгоритми розпізнавання автомобільних номерів та бази даних із можливістю текстового пошуку.

Виділення недослідженої частини загальної проблеми. Побудова архітектури та розробка програмних модулів розумного відеореєстратора, вирішення задачі передачі даних до кластера за умови великої завантаженості та переривчастого інтернет-зв’язку, повнотекстовий та частковий пошук автомобільних номерів у базі даних, алгоритм розпізнавання автомобільних номерів у русі.

Постановка задачі. Вибір необхідної комбінації методів та алгоритмів для успішної реалізації інформаційної системи розумного відеореєстратора.

Виклад основного матеріалу. Опис основних модулів, з яких складається пристрій розумного відеореєстратора, та з якою метою використовується кожний модуль. Представлена схема роботи системи загалом та описаний алгоритм знаходження автомобільних номерів у режимі реального часу YOLO. Розглянуто основні принципи комунікації між серверами та пристроями.

Висновки відповідно до статті. Наданий матеріал надає змогу зрозуміти, яким чином може бути побудований такий пристрій, які проблеми можуть з'явитись та як знайти шляхи їх вирішення.

Ключові слова:

відеореєстратор; розумні пристрої; ASUS Tinker Board; Satellite Based Augmentation System; GPS; NMEA, GPSD; JSON, серіалізація даних; YOLO.

Список використаних джерел:

1. Chan J. W. Learn 5 Single Board Computer: Raspberry Pi, Asus Tinkerer Board, Banana PI M2, Pine A 64, Chip, Rock 64 / James Watson Chan., 2018. – 240 с.

2. El-Rabbany A. Introduction to GPS: The Global Positioning System / Ahmed El-Rabbany., 2002. – 176 с.

3. Kaplan E. Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications / E. Kaplan, C. J. Hegarty., 2017. – 1002 с.

4. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications / Martin Kleppfmann. – Sebastopol : O’Reilly Media, 2010.

5. Patel S. K. Instant GSON / Sandeep Kumar Patel., 2013. – 60 с.

6. Young T. M. The Jackson Cookbook / Ted M. Young. // LeanPub. – 2013. – С. 1–16.

7. Protocol buffers [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://developers.google.com/protocol-buffers.

8. Redmon J. YOLOv3: An Incremental Improvement / J. Redmon, A. Farhadi // University of Washington. – 2016. – С. 1–6.

9. Rother C. Computer Vision I - Image Processing / Carsten Rother // Computer Vision Lab. – 2016. – С. 41–46.

10. Redmon J. Real-Time Grasp Detection Using Convolutional Neural Networks / J. Redmon, A. Angelova. // University of Washington. – С. 1–7.

11. Smith R. An Overview of the Tesseract OCR Engine / Ray Smith // IEEE. – 2007. – С. 629–633.

Завантажити