Bepiločio orlaivio taikymo asmens tapatybei minioje nustatyti tyrimas

Abstract

Baigiamajame magistro darbe atliktas bepiločių orlaivių taikymo galimybių tyrimas asmenų tapatybės minioje nustatymui. Darbe suprojektuota, įgyvendinta ir išbandyta sistema skirta vykdyti asmenų veidų atpažinimą taikant bepiločius orlaivius. Šio darbo analitinėje dalyje analizuojama mokslinė literatūra nagrinėjanti veidų detektavimo, orientavimo ir atpažinimo algoritmus bei bepiločių orlaivių taikymo įvairių objektų atpažinimui problematiką. Nagrinėjamos algoritmų panaudojimo galimybės asmens tapatybės minioje nustatymui. Apžvelgtos esamos stacionarių kamerų sistemos vykdančios veidų atpažinimą identifikuoti jų trūkumai. Tiriamojoje dalyje suprojektuota ir įgyvendinta sistema skirta vykdyti asmenų veidų atpažinimą taikant bepiločius orlaivius. Parenkami algoritmai ir sistemos komponentai labiausiai tinkami taikymui vykdant veidų atpažinimą bepiločio orlaivio kamera. Atliekami bandymai su stacionaria sistema, vertinamas parinktų algoritmų taikymo galimybės bepiločio orlaivio darbo sąlygomis, vykdoma pirminė parinktos atpažinimo grandinės spartos analizė, optimizavimas. Įgyvendinama sistema skirta taikyti su bepiločiais orlaiviais, kuri susideda iš programos serveriui ir vartotojo sąsajos naršyklėje. Sukurta sistema įgyvendinama taip, kad ji gali būti pritaikoma darbui prie besikeičiančių oro ir skrydžio sąlygų. Įgyvendinus sistemą ji yra išbandoma realiomis salygomis, identifikuojami optimalūs orlaivio skrydžio aukščio, nuotolio, apšviestumo ir sistemos konfigūracijos parametrai. Atliekamas asmenų atpažinimo minioje bandymas. Darbo struktūra: įvadas, veidų atpažinimo metodų ir sistemų apžvalga, atpažinimo sistemos sudarymas ir komponentų parinkimas, stacionarios sistemos bandymai, sistemos realizacija ir bandymų atlikimas, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis 82 p. teksto be priedų, 37 pav., 1 lent., 63 bibliografinių šaltinių.

In this Masters's final thesis research on drones usage for person identity recognition in the crowd is performed. The system used for facial recognition in the crowd using drones is developed, implemented and tested. The analytical part analyzes scientific literature on face detection, alignment and recognition algorithms, drone usage for various objects detection. Algorithms use cases for facial recognition in the crowd is analyzed. Existing stationary camera systems using facial recognition technologies are reviewed their shortcomings identified. In the research part of the master thesis system for person identity recognition in the crowd using drones is developed and implemented. Best algorithms and system components for use with video streams from drones camera are selected. Testing on the stationary system is performed, selected algorithms are evaluated with drones work specifics in mind, recognition chain performance is evaluated and optimized. The system used for facial recognition using drones is implemented, it consists of applications for server and web. The developed system is implemented in such way that it can be adapted to changing weather and flight conditions. After the system is implemented it is tested in real usage conditions, optimal flight altitude, distance, lighting conditions and system parameters are identified. Person identity recognition test in the crowd is performed. Structure: introduction, facial recognition methods and systems, recognition system development and component selection, stationary system testing, system implementation and testing, conclusions, references. Thesis consist of: 82 p. text without appendices, 37 pictures, 1 tables, 63 bibliographical entries.