Объект исследования – система распознавания объектов для комплексов контроля доступа. Цель работы – разработка системы распознавания объектов для комплексов контроля доступа. В работе проведено обобщение методов распознавания объектов на изображении, вследствие чего предложены новые идеи и подходы к решению задачи распознавания объектов на изображении для применения в системах контроля доступа. Для реализации предложенных подходов разработано и применено специализированное программно-математическое обеспечение для проведения исследований и решения задач распознавания объектов в системах контроля доступа на языке Python с применением программных средств и библиотек компьютерного зрения и машинного обучения. Разработана двухклассовая система распознавания объектов с точностью 95,5%. Проведено тестирование разработанной системы на различных устройствах. Предложены программные и аппаратные методы увеличения производительности системы.

Object of study is an object recognition system for access control systems. The aim is to develop an object recognition system for access control systems. The work summarizes the methods for recognizing objects in an image, as a result of which new ideas and approaches are proposed for solving the problem of recognizing objects in an image for use in access control systems. To implement the proposed approaches, specialized software and mathematical software was developed and applied to carry out research and solve object recognition problems in access control systems in the Python language using software tools and libraries of computer vision and machine learning. A two-class object recognition system with an accuracy of 95.5% has been developed. The developed system was tested on various devices. Software and hardware methods for increasing system performance are proposed.