Intelligent object recognition system from a night vision camera

Abstract

Theoretical studies consisted of the analysis of the work algorithms of the most famous methods. Popular software systems are also over clocked. A model of an improved lighting control scheme based on motion sensors, an existing night vision system, and algorithms for adaptive resolution of camera images to increase resolution is analyzed. The research results showed that the use of effective and fast image preprocessing methods allowed to improve the efficiency of the models without significant resource costs, and also contributed to the minimization of the total costs of project implementation. In general, cost minimization made it possible to successfully reduce project implementation costs, while ensuring high quality and efficiency of the developed system.

Теоретичні дослідження складалися з аналізу алгоритмів роботи найвідоміших методів. Також, розгянуто популярні програмні системи. Проаналізована модель покращеної схеми управління освітленням на основі датчиків руху, існуючої системи нічного бачення та алгоритми адаптивної роздільної здатності зображень з камери для збільшення роздільної здатності. Результати досліджень показали, що Використання ефективних та швидких методів попередньої обробки зображень дозволили покращити ефективність моделей без значних витрат на ресурси, також сприяло мінімізації загальних витрат на реалізацію проекту. Загалом, мінімізація витрат дозволила успішно знизити витрати на реалізацію проекту, забезпечивши при цьому високу якість та ефективність розробленої системи.