Робота присвячена розробці програмної системи для аналізу даних відеоспостереження у реальному часі.
Метою дослідження є підвищення точності розпізнавання небезпечних ситуацій, пов’язаних з поведінкою людей, у даних відеоспостереження у реальному часі за рахунок удосконаленого методу трекінгу об’єктів.
Розробка базуються на використанні технології виявлення об’єктів YOLO, методу відстеження об’єктів SORT, фреймворку Qt та мови програмування Python.
Як результат роботи створено удосконалений метод трекінгу об’єктів та реалізовано програмну систему для відеоаналітики, що його використовує.
The work is devoted to the development of a software system for real-time video surveillance data analysis.
The aim of the study is to improve the accuracy of recognizing dangerous situations related to human behavior in real-time video surveillance data through an improved method of tracking objects.
The development is based on the use of YOLO object detection technology, SORT object tracking method, Qt framework and Python programming language.
As a result, an improved method of object tracking was created and a software system for video analytics that uses it was implemented.
