Модель штучного інтелекту в системах спостереження

Abstract

У роботі досліджено теоретичні та практичні аспекти застосування технологій штучного інтелекту в системах відеоспостереження. Проведено математичне обґрунтування доцільності використання алгоритмів машинного навчання для задач детекції об’єктів, класифікації подій та аналізу відеопотоку в режимі реального часу. Виконано порівняльний аналіз ефективності традиційних систем відеоспостереження та інтелектуальних рішень на основі показників точності, повноти та швидкодії. Отримані результати підтверджують підвищення рівня виявлення подій, зниження кількості хибних спрацьовувань і зменшення впливу людського фактора. Обґрунтовано практичну та економічну доцільність впровадження інтелектуальних модулів у сучасні системи безпеки.

The thesis investigates theoretical and practical aspects of applying artificial intelligence technologies in video surveillance systems. A mathematical justification for the use of machine learning algorithms in object detection, event classification, and real-time video stream analysis is provided. A comparative assessment of traditional surveillance systems and intelligent solutions was conducted using accuracy, recall, and performance indicators. The results demonstrate an improvement in event detection rates, a reduction in false alarms, and mitigation of the human factor impact. The practical and economic feasibility of implementing intelligent modules in modern security systems is substantiated.