Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка охранной системы с распознаванием лиц на основе одноплатного компьютера Raspberry pi 4 с управлением через Telegram-Bot». Данная работа посвящена разработке программного обеспечения и сборке охранной системы. В ходе работы были решены следующие задачи: 1. Сборка аппаратной части охраной системы; 2. Установка и сборка всех необходимых библиотек и зависимостей; 3. Написание программного обеспечения для охранной системы; 4. Циклическая запись видео в буфер памяти; 5. Распознавание лица человека и идентификация личности; 6. Создание и настройка Telegram-Bot. Работа проведена в системе Linux Raspbian версии 9.6, на языке программирования python 3. В данной работе в основном были использованы библиотеки OpenCV и TelegramBotAPI. Распознавание лиц происходит по методу Viola Jones с использованием признака Хаара. Итогом дипломной работы является проект охранной системы с возможностью его модернизации до системы «умный дом». Результатом работы про-граммы является оповещение пользователя о срабатывании датчика движения с помощью сообщения, звуковая сигнализация, видеозапись события, при котором сработал датчик движения, фотография лица человека, обнаруженного на видеозаписи. С помощью этих данных возможна идентификация личности объекта видеозаписи. Данная работа имеет хорошие показатели. Датчик движения срабатывает в 99 процентах случаев. Метод распознавания лиц Viola Jones имеет 87 процентов точности распознавания и метод идентификации имеет около 70 процентов точности распознавания. Также проект имеет хорошие перспективы развития в си-стему "умный дом". При этом всем, проект имеет в два раза ниже стоимость по в сравнению с конкурентами, которые не используют камеры в своих системах.

The topic of the final qualification work is “Development of a security system with face recognition based on a single-board Raspberry pi 4 computer controlled via Tele-gram-Bot”. This project is devoted to software development and security system setting-up. Objectives that were achieved throughout this work: 1. Assembly of the security system's hardware; 2. Installation and assembly of all necessary libraries and dependencies; 3. Development security system software; 4. Loop recording to the buffer memory; 5. Recognition of a person's face and personal identification; 6. Creation and configuration of a Telegram-Bot. The work was carried out in Linux Raspbian version 9.6 system and was pro-grammed in python 3 language. Mainly the OpenCV and TelegramBotAPI libraries were used in this work. Face recognition occurs according to the Viola Jones method using Haar-like features. As a result of the thesis a security system project with the possibility of its modernization to the "smart home" system was created. The outcome of the program is user's notification of the signal detection with the motion sensor with a message, an audible alarm, a video of the event in which the motion sensor worked, a photograph of the face of a person detected in the video. Using this data, it is possible to identify the video object's personality. This work has good performance indicators. The motion sensor is triggered at 99 percent response. The Viola Jones facial recognition method has 87 percent recognition accuracy and the identification method has about 70 percent recognition accuracy. The project also has good development prospects into the "smart home" system. In addition, this project has half the cost compared to competitors' systems which do not use cameras in their performance.