Secure Cam - Das bilderanalysierende Securitysystem
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Date
2017-04-05
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
HTL Perg
Abstract
Gegenstand der hier vorgestellten Diplomarbeit, war es, ein Security System zu realisieren, das mithilfe eines neuronalen Netzes, Bilder aus beliebigen Videoquellen (Web-, IP-Kameras usw.) analysiert und Sicherheitsverstöße durch Menschen erkennt.
Zur Verwaltung, Steuerung und Visueller Präsentation des Security Systems, dient eine Web Applikation. Die Web Applikation zeigt Video-Streams der Analysierten
Bilder, schlüsselt verschiedene Daten aus geschehenen Vorfällen in Statistiken auf und ermöglicht es dem Benutzer Einstellungen am Security System vorzunehmen.
Die Diplomarbeit wurde mit Hilfe der Programmiersprache Python und darauf basierenden Frameworks realisiert.
Description
Herkömmliche Sicherheitssysteme, die meistens mit Bewegungssensoren Eindringlinge erkennen, haben den großen Nachteil nicht zwischen Menschen und Haustieren unterscheiden zu können. Ein neuronales Netz kann dazu genutzt werden, auf Bildern, mithilfe der sogenannten Object Detection, Menschen zu erkennen.
Ziel der Diplomarbeit war es, zwei in Python geschrieben Programme zu erstellen. Ein Programm, in dem ein neuronales Netzwerk mit Bilddaten von verschiedenen Bildquellen gefüttert wird und die daraus gewonnen Daten ausgewertet und weiterverarbeitet werden.
Und ein Programm, das, mithilfe des Python Frameworks Django, eine Website für den Nutzer zur Verfügung stellt, auf der er sich einloggen, live Bilder und Bilder aus einem Archiv betrachten und generelle Einstellungen am Sicherheitssystem vornehmen kann.
Keywords
JKU, Neuronale Netze, Neuronales Netz, Django, Python, Bildanalyse, ZeroMQ, Jetson TX1, Webanwendung, Web Applikation