[Презентация] Выпускная квалификационная работа на тему: «Проектирование системы видеонаблюдения с распознаванием лиц на базе отдыха АО МЦБК “Яльчик”» Выполнил: обучающийся гр. ИТС-51оз Руководитель дипломной работы: Зуев А. В. МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет информатики и вычислительной техники

6

7

8

9 Сравнительный анализ ПО для распознавания лиц

Формула расчёта объёма архива: V=N⋅B⋅T⋅K, где: V — объём архива (ГБ); N — количество камер (7); B — битрейт одной камеры (4 Мбит/с); T — время хранения в секундах (30⋅24⋅3600=2 592 000 с); K — коэффициент перевода (0,000125 ГБ/Мбит). Расчёт: V=7⋅4⋅2 592 000⋅0,000125≈90 720 ГБ≈90,7 ТБ. 10 Расчёт энергопотребления системы Состав оборудования и потребляемая мощность: Камеры (7 шт.): 7⋅8 Вт=56 Вт (с учётом PoE); Видеорегистратор: 60 Вт; Коммутаторы (2 шт.): 2⋅120 Вт=240 Вт (гигабитные с PoE); Серверы (2 шт.): 2⋅300 Вт=600 Вт (основной и резервный); ИБП и вспомогательное оборудование: 100 Вт (резервное питание, охлаждение). Итого потребляемая мощность: 56+60+240+600+100=1056 Вт.

11

12 В ходе исследования проанализированы особенности базы отдыха «Яльчик» и требования к безопасности. Изучены современные технологии, на основе чего сформировано техническое задание. Разработана архитектура системы с учётом топографии объекта, охватывающая ключевые зоны. Подобрано оптимальное оборудование (камеры TRASSIR TR-D3151IR2, сервер NeuroStation 8400R/32, коммутаторы) и ПО TRASSIR Face Recognition 2.0. Система соответствует ТЗ: точность распознавания ≥95%, время отклика ≤1 секунды, формирует 30-дневный архив (90,7 ТБ).