Заключение

Выпускная квалификационная работа посвящена теме «Разработка инфраструктуры для автоматизации процессов развертывания и мониторинга приложения» (на примере системы трёхмерного позиционирования объектов на основе стереоскопического компьютерного зрения). В ходе выполнения работы была спроектирована, разработана и протестирована программная система для позиционирования движущихся объектов в реальном времени.

1. Проведен анализ предметной области.

Изучены принципы построения систем трехмерного позиционирования на базе стереопар, методы синхронизации видеопотоков в IP-сетях (RTSP/RTP, RTCP) и геометрические модели триангуляции. Выявлено, что ключевым фактором точности является синхронизация кадров с погрешностью не более 5 мс, иначе ошибка позиционирования может достигать 10 мм и более. Выполнен сравнительный анализ алгоритмов вычитания фона (MOG2, KNN), на основе которого для реализации выбран MOG2, обеспечивающий оптимальное соотношение скорости (8–10 мс/кадр) и качества обнаружения теней. Сформулированы функциональные и нефункциональные требования к разрабатываемой системе, включая точность позиционирования ±5 мм на дистанции 1,5 м и задержку обработки не более 100 мс.

2. Выбран и обоснован технологический стек.

Языком серверной части определен Python 3.11, обеспечивающий высокую скорость прототипирования и богатую экосистему библиотек. Библиотекой компьютерного зрения выбран OpenCV 4.8 как стандарт де-факто с открытой лицензией. Для передачи данных в реальном времени обосновано использование протокола WebSocket в связке с форматом JSON и семантикой JSON-RPC 2.0, что обеспечивает низкую задержку и полнодуплексную связь. Средой визуализации и виртуализации стереопары выбран игровой движок Godot 4, позволяющий создавать трехмерные сцены и имитировать работу камер без физического оборудования.

3. Разработаны архитектура и математические модели.

Спроектирована модульная архитектура «клиент-сервер», включающая модули захвата потоков, синхронизации и ректификации, вычитания фона (MOG2), стереосопоставления (StereoBM) и триангуляции. Разработана математическая модель триангуляции для ректифицированной стереопары с проверкой вертикального рассогласования. Предложена модель синхронизации на основе временных меток RTCP и буферизации кадров, а также модель данных JSON-RPC 2.0 для обмена координатами и командами. Разработана концепция виртуального стенда на Godot 4 для верификации алгоритмов.

4. Выполнена практическая реализация и тестирование.

Разработанная программная система включает многопоточный модуль захвата RTSP-потоков с автоматическим переподключением, реализацию вычитания фона MOG2 с морфологической постобработкой, модуль триангуляции и WebSocket-сервер. Создан клиент визуализации на Godot 4 с трехмерной сценой и поддержкой JSON-RPC. Функциональное тестирование подтвердило предъявленные требования

Практическая значимость работы заключается в создании открытого, масштабируемого и готового к внедрению программного комплекса, который может быть использован на российских промышленных предприятиях, в логистических центрах и робототехнических системах для трёхмерного позиционирования движущихся объектов.

Таким образом, все поставленные в работе задачи решены в полном объёме, цель работы достигнута.