1.6 Требования к системе

На основе анализа предметной области, изученных принципов построения стереоскопических систем и существующих аналогов были сформулированы требования к разрабатываемому программной системы (таблицы 1.2 - 1.3). Требования разделены на две категории: функциональные (FR), определяющие, какие задачи должна выполнять система, и нефункциональные (NFR), устанавливающие ограничения на качество и условия её работы [10]

Таблица 1.2 – Функциональные требования

Номер	Описание	Приоритет
1	Система должна принимать видеопотоки от двух IP-камер по протоколу RTSP/RTP с разрешением 1920×1080	Высокий
2	Система должна выполнять калибровку стереопары по шахматному паттерну, сохраняя параметры в файл	Высокий
3	Система должна определять 3D-координаты объекта методом триангуляции с точностью ±5 мм на расстоянии 1,5 м	Высокий
4	Система должна передавать координаты клиенту по протоколу WebSocket в формате JSON-RPC 2.0	Средний
5	Система должна синхронизировать кадры двух камер с точностью ±5 мс по временным меткам	Средний
6	Система должна обрабатывать видеопоток непрерывно в течение ≥8 часов без деградации производительности	Высокий
7	Клиент визуализации должен отображать 3D-сцену с маркером объекта, обновляемым в реальном времени	Средний

Таблица 1.3 – Нефункциональные требования

Номер	Описание	Приоритет
1	Задержка обработки кадра (от захвата до отправки координат) должна быть ≤100 мс	Высокий
2	Утилизация CPU сервера при обработке двух потоков 1920×1080, 25 FPS не должна превышать 80 %	Средний
3	Исходный код должен быть документирован согласно PEP 257 (docstrings для всех публичных функций)	Высокий
4	истема должна корректно обрабатывать потерю соединения с одной камерой (логирование ошибки, попытка переподключения)	Средний
5	Передача данных по WebSocket должна использовать шифрование WSS (TLS 1.3) при развертывании вне LAN	Средний

Выводы по первому разделу

В первом разделе проведён анализ предметной области, методов и алгоритмов, лежащих в основе систем трёхмерного позиционирования на базе стереоскопического компьютерного зрения.

1. Установлено, что ключевыми элементами такой системы являются: стереопара калиброванных камер с известным базисом, модуль синхронизации видеопотоков, алгоритм вычитания фона для детекции движущегося объекта, метод стереосопоставления и геометрическая модель триангуляции.

2. Показано, что синхронизация кадров двух IP-камер является критическим условием для точности позиционирования движущихся объектов: десинхронизация даже на 10 мс при скорости объекта 1 м/с приводит к ошибке в 10 мм. В качестве практически реализуемого подхода предложена программная синхронизация на сервере с использованием временных меток RTCP и буферизацией кадров.

3. Проведённый анализ методов вычитания фона (MOG2 и KNN) показал, что алгоритм MOG2 как обеспечивает наилучшее сочетание скорости обработки (8–10 мс на кадр), встроенного механизма обнаружения теней и приемлемой точности при работе в контролируемых условиях. Определены ограничения данного метода (нечувствительность к неподвижным объектам, чувствительность к резким изменениям освещения) и предложены способы их компенсации.

4. Составлена геометрическая модель простой триангуляции для ректифицированной стереопары с параллельными оптическими осями, получены расчетные соотношения.

5. На основе анализа существующих решений и изученных принципов построения стереосистем сформулированы функциональные и нефункциональные требования к разрабатываемому программной системе. Ключевыми требованиями являются: точность позиционирования ±5 мм на расстоянии 1,5 м, задержка обработки не более 100 мс, синхронизация кадров с точностью ±5 мс, а также непрерывная работа в течение 8 часов без деградации производительности.