Інформаційна технологія автоматизованого виявлення порушень правил дорожнього руху засобами комп’ютерного зору: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» за спеціальністю 126 «Інформаційні системи та технології»

Abstract

У межах цього дослідження було здійснено проєктування та втілення системи для контролю дорожнього руху в режимі реального часу. Процес розробки включав вивчення актуальних архітектур нейромереж, призначених для ідентифікації об’єктів, і зупинку вибору на моделі YOLOv11 завдяки її значній точності та швидкості опрацювання інформації. Були вивчені засади роботи алгоритмів стеження за об’єктами, а також підходи до аналізу відеоданих у колірному просторі HSV з метою автоматичного розпізнавання сигналів світлофора. Дослідження охопило математичні методи визначення належності точок до багатокутників довільної конфігурації для фіксації випадків порушення правил на острівцях безпеки та лініях зупинки. Метою роботи є впровадження системи, здатної моніторити дорожній рух, використовуючи три модулі штучного зору на дорожніх камерах у режимі реального часу. Ці модулі здатні автоматично виявляти порушення правил дорожнього руху. Предметом наукового інтересу є процеси виявленння та класифікації рухомого транспорту, а також методи аналізу їхніх шляхів руху стосовно визначених зон, які підлягають моніторингу. Within the framework of this research, a system for real-time traffic control was designed and implemented. The development process included the study of current neural network architectures designed for object identification, and the choice was made on the YOLOv11 model due to its significant accuracy and speed of information processing. The principles of object tracking algorithms were studied, as well as approaches to analyzing video data in the HSV color space for the purpose of automatic recognition of traffic light signals. The study covered mathematical methods for determining the belonging of points to polygons of arbitrary configuration for recording cases of rule violations on safety islands and stop lines. The aim of the work is to implement a system capable of monitoring road traffic using three artificial vision modules on road cameras in real time. These modules are capable of automatically detecting traffic violations. The subject of scientific interest is the processes of detecting and classifying moving vehicles, as well as methods of analyzing their movement paths in relation to specific zones to be monitored. As a result of the thesis, a system was developed that automatically identifies violators, keeps statistics, and stores evidence with the moment of the offense.