Бакалаврская работа выполнена с целью разработки программного комплекса, включающего методы сшивки видеопотоков в панорамный обзор и его анализа, включающего в себя детектирование, классификацию и отслеживание потенциально опасных объектов в системах управления полётом. Задачи, решаемые в ходе выполнения работы: обзор и сравнение методов сшивки изображений и видеопотоков, обзор и сравнение методов анализа панорамного обзора в реальном времени, анализ тестового стенда для получения панорамного обзора, разработка метода сшивки потоковых видео, разработка метода анализа панорамного обзора, разработка программного комплекса, включающего в себя создание панорамного видео и его анализ, тестирование программного комплекса. В работе проведен обзор и сравнение методов сшивки изображений и видео, а также детектирования, классификации и отслеживания объектов. Разработан метод сшивки видеопотоков в панорамный обзор и выбрана архитектура нейронной сети для обнаружения, классификации и отслеживания объектов в воздухе. Выбран набор данных для обучения нейронной сети (птицы, самолеты) и проведено тестирование программного комплекса с использованием видеоматериалов. Разработанный программный комплекс предоставляет актуальную информацию о состоянии воздушного пространства, позволяя оперативно реагировать на угрозы и обеспечивать безопасность полетов в быстро меняющихся условиях.

Bachelors work was carried out with the aim of developing a software package that includes methods for stitching video streams into a panoramic view and its analysis, including detection, classification and tracking of potentially dangerous objects in flight control systems. Tasks solved during the work: review and comparison of methods for stitching images and video streams, review and comparison of methods for analyzing panoramic views in real time, analysis of a test bench for obtaining panoramic views, development of a method for stitching streaming videos, development of a method for analyzing panoramic views, software development a complex that includes the creation of panoramic video and its analysis, testing of the software package. The work provides a review and comparison of methods for stitching images and videos, as well as detecting, classifying and tracking objects. A method for stitching video streams into a panoramic view has been developed and a neural network architecture has been selected for detecting, classifying and tracking objects in the air. A data set was selected for training the neural network (birds, airplanes) and the software package was tested using video materials. The developed software package provides up-to-date information on the state of the airspace, allowing you to quickly respond to threats and ensure flight safety in rapidly changing conditions.

• СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ
• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ СШИВКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ВИДЕОПОТОКОВ
  • 1.1. Методы, реализованные с использованием библиотеки OpenCV
    • 1.1.1. Поиск ключевых особенностей
    • 1.1.2. Соответствие особенностей
    • 1.1.3. Вычисление гомографии
    • 1.1.4. Совмещение изображений
  • 1.2. Сравнение методов, реализованных с помощью библиотеки OpenCV
  • 1.3. Методы, реализованные с помощью нейронных сетей
    • 1.3.1. Сшивка изображений с использованием технологий глубокого обучения с учителем
    • 1.3.2. Сшивка изображений с использованием технологий глубокого обучения без учителя
    • 1.3.3. Результат сшивки кадров с помощью нейронных сетей
• 2. ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ, КЛАССИФИКАЦИИ И ОТСЛЕЖВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
  • 2.1. Обзор существующих методов
  • 2.2. Сравнение и тестирование существующих методов
• 3. АНАЛИЗ ТЕСТОВОГО СТЕНДА ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ ПАНОРМАНОГО ОБЗОРА
• 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СШИВКИ ВИДЕОПОТОКОВ В ПАНОРАМНЫЙ ОБЗОР
  • 4.1. Выбор инструментов
  • 4.2. Реализация сшивки видеопотоков в панорамный обзор
  • 4.3. Тестирование программной реализации сшивки видеопотоков
• 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА ПАНОРАМНОГО ОБЗОРА
  • 5.1. Выбор инструментов
  • 5.2. Разработка детектирования, классификации и отслеживания объектов в реальном времени
  • 5.3. Тестирование реализации детектирования, классификации и отслеживания объектов
• 6. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА, ВКЛЮЧАЮЩЕГО В СЕБЯ СШИВКУ ВИДЕОПОТОКОВ В ПАНОРАМНЫЙ ОБЗОР И ЕГО АНАЛИЗ
  • 6.1. Выбор инструментов
  • 6.2. Разработка программного комплекса, включающего в себя сшивку видеопотоков в панорамный обзор и его анализ
• 7. ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА, ВКЛЮЧАЮЩЕГО В СЕБЯ СШИВКУ ВИДЕОПОТОКОВ В ПАНОРАМНЫЙ ОБЗОР И ЕГО АНАЛИЗ
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• Приложение