Розробка охоронної системи з використанням штучного інтелекту для моніторингу та захисту об`єктів інфраструктури

Abstract

Охоронні системи, побудовані з використанням сучасних технологій, таких як Інтернет речей (IoT) та штучний інтелект (ШІ), дозволяють забезпечити безперервний моніторинг і захист інфраструктурних об'єктів. Використовуючи сенсори та інші інтелектуальні пристрої, такі системи можуть виявляти несанкціоновані дії, аналізувати дані в реальному часі та оперативно реагувати на загрози. Однак, зі зростанням кількості пристроїв, підключених до IoT, та підвищенням вимог до їх роботи, з'являється потреба в оптимізації таких систем, мінімізації затримок у доступі до даних і забезпеченні високої якості послуг. Ці аспекти залишаються актуальними для дослідження та вдосконалення охоронних систем. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної охоронної системи з використанням штучного інтелекту для виявлення людей та розпізнавання облич з використанням IoT технологій і хмарних сервісів для забезпечення ефективного моніторингу об’єктів інфраструктури. Для досягнення визначеної мети були поставлені наступні завдання: 1. Проаналізувати сучасні методи та технології у сфері охорони об'єктів інфраструктури. 2. Дослідити роль Інтернету речей (IoT) у підвищенні безпеки. 3. Розглянути нові можливості та виклики інтеграції штучного інтелекту в системи охорони. 4. Здійснити аналіз варіантів розширення функціональних можливостей охоронних систем за допомогою штучного інтелекту. 5. Дослідити основні методи навчання штучного інтелекту та порівняти їх. 6. Розробити систему охорони на основі штучного інтелекту для виявлення людей та розпізнавання облич. 7. Спроєктувати програмне забезпечення для обробки та аналізу даних з використанням IoT технологій та штучного інтелекту. Об'єкт дослідження — сучасні охоронні системи, що інтегрують технології штучного інтелекту для забезпечення ефективного моніторингу та захисту інфраструктурних об'єктів. Предмет дослідження — методи та підходи інтеграції штучного інтелекту та IoT технологій для побудови ефективних охоронних систем, які забезпечують виявлення людей і розпізнавання облич. Методи дослідження — аналітичні методи, порівняння, експериментальні дослідження, моделювання, проектування та тестування програмного забезпечення для охоронних систем. Перший розділ роботи присвячений аналізу сучасних технологій охорони інфраструктурних об'єктів, зокрема інтеграції IoT, та оцінці можливостей використання ШІ в таких системах. Він містить огляд новітніх розробок, аналіз існуючих рішень та перспектив розвитку охоронних технологій. Другий розділ детально розглядає основні методи навчання штучного інтелекту, такі як навчання з учителем, без учителя та з підкріпленням, порівнюючи їх ефективність у контексті охоронних систем. Третій розділ досліджує впровадження штучного інтелекту в охоронні системи, зокрема інтеграцію з технологіями IoT та хмарними сервісами, частково обговорює економічні вигоди та розглядає приклади успішних впроваджень. Четвертий розділ присвячений розробці та тестуванню інтелектуальної системи моніторингу на основі Telegram-бота та ESP32-CAM, яка використовує YOLOv8 для виявлення людей та FaceNet для розпізнавання облич. Результати дослідження включають створення та реалізацію інтелектуальної охоронної системи, яка здатна забезпечувати ефективний моніторинг периметру або внутрішніх приміщень інфраструктурних об'єктів, застосовуючи передові технології обробки даних у реальному часі. Система використовує алгоритми штучного інтелекту для точного виявлення людей і розпізнавання обличчя, що дозволяє оперативно отримувати інформацію про ситуацію на об’єкті. Дані передаються у режимі реального часу, що сприяє швидкому виявленню потенційних загроз та їх аналізу. Система інтегрується з мобільними пристроями, що надає можливість дистанційного контролю та моніторингу, дозволяючи користувачу своєчасно реагувати на можливі загрози та вживати відповідних заходів для забезпечення безпеки об'єктів. Завдяки цим можливостям система стає важливим інструментом для оптимізації процесів охорони та захисту інфраструктурних об’єктів.Security systems built using modern technologies such as the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) enable continuous monitoring and protection of infrastructure objects. By utilizing sensors and other intelligent devices, such systems can detect unauthorized actions, analyze data in real time, and respond promptly to threats. However, with the increasing number of devices connected to IoT and the rising demands on their operation, there is a need to optimize such systems, minimize delays in data access, and ensure high-quality services. These aspects remain relevant for research and improvement of security systems. The aim of the master's qualification work is to develop an intelligent security system using artificial intelligence for detecting people and recognizing faces, employing IoT technologies and cloud services to ensure effective monitoring of infrastructure objects. To achieve the defined aim, the following tasks were set: 1. Analyze modern methods and technologies in the field of infrastructure object security. 2. Investigate the role of the Internet of Things (IoT) in enhancing security. 3. Consider new possibilities and challenges of integrating artificial intelligence into security systems. 4. Conduct an analysis of options for expanding the functional capabilities of security systems using artificial intelligence. 5. Explore the main methods of artificial intelligence learning and compare them. 6. Develop a security system based on artificial intelligence for detecting people and recognizing faces. 7. Design software for data processing and analysis using IoT technologies and artificial intelligence. The object of the research is modern security systems that integrate artificial intelligence technologies to ensure effective monitoring and protection of infrastructure objects. The subject of the research is methods and approaches of integrating artificial intelligence and IoT technologies to build effective security systems that provide human detection and face recognition. Research methods include analytical methods, comparison, experimental research, modeling, design, and testing of software for security systems. The first chapter of the work is devoted to the analysis of modern technologies for the protection of infrastructure objects, particularly the integration of IoT, and the assessment of the possibilities of using AI in such systems. It contains a review of recent developments, analysis of existing solutions, and prospects for the development of security technologies. The second chapter examines in detail the main methods of artificial intelligence learning, such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning, comparing their effectiveness in the context of security systems. The third chapter explores the implementation of artificial intelligence in security systems, particularly integration with IoT technologies and cloud services, partially discusses economic benefits, and considers examples of successful implementations. The fourth chapter is dedicated to the development and testing of an intelligent monitoring system based on a Telegram bot and ESP32-CAM, which uses YOLOv8 for detecting people and FaceNet for face recognition. The research results include the creation and implementation of an intelligent security system capable of providing effective monitoring of the perimeter or internal premises of infrastructure objects, applying advanced real-time data processing technologies. The system uses artificial intelligence algorithms for accurate human detection and face recognition, allowing for prompt receipt of information about the situation at the object. Data is transmitted in real time, which contributes to the rapid detection of potential threats and their analysis. The system integrates with mobile devices, providing the ability for remote control and monitoring, allowing the user to respond timely to possible threats and take appropriate measures to ensure the safety of objects. Thanks to these capabilities, the system becomes an important tool for optimizing security processes and protecting infrastructure objects.