Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
ℹ️Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
ВВЕДЕНИЕ 5
1 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СПОСОБОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 8
1.1 Обзор существующих способов распознавания объектов 8
1.2 Существующие способы распознавания при помощи сенсора Microsoft Kinect 21
Выводы по разделу 1: 30
2 ОБЗОР СРЕДЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ 31
2.1 Обзор сенсора Microsoft Kinect 31
2.2 Обзор среды Microsoft Visual Studio 2015 44
2.3 Обзор системы Windows Presentation Foundation 47
Выводы по разделу 2 48
3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРИ ПОМОЩИ MICROSOFT KINECT 49
3.1 Разработка системы в Visual Studio 2015 49
3.2 Разработка интерфейса в WPF 62
Выводы по разделу 3: 67
4 ОТЛАДКА СИСТЕМЫ 68
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 69
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 70
📖 Аннотация
В данной бакалаврской работе разработана система распознавания положения объектов, в частности кистей рук человека, на основе комплексной обработки данных датчиков изображения и глубины сенсора Microsoft Kinect. Актуальность исследования обусловлена задачами Индустрии 4.0, где интеграция интеллектуальных систем компьютерного зрения в автоматизированные и сервис-ориентированные производства, а также в области медицинской реабилитации, является ключевым направлением. В результате проведенного анализа методов распознавания, включая работы И.А. Бойко и Р.А. Гурьянова по обработке видеосигналов, а также сравнительные исследования методов распознавания образов Д.С. Ергалиева, был выбран и программно реализован алгоритм компьютерного зрения. Основные результаты заключаются в создании функционирующего прототипа системы, способной в реальном времени распознавать и классифицировать положения правой и левой кистей, включая сферический, цилиндрический и щипковый захваты, с визуализацией взаимодействия с виртуальными объектами в интерфейсе, разработанном на платформе WPF в среде Microsoft Visual Studio. Научная значимость работы состоит в адаптации и практической реализации алгоритмов обработки данных с датчиков глубины для решения конкретной задачи позиционирования. Практическая ценность системы демонстрируется её потенциальным применением в качестве реабилитационного комплекса для развития мелкой моторики у пациентов, перенесших инсульт, что находит отражение в исследованиях, подобных работе А.Е. Хижниковой и соавторов по виртуальной реальности в медицине. Работа подтверждает эффективность использования сенсора Kinect и связки технологий C#/WPF для создания гибких систем определения положения объектов в различных прикладных областях.
📖 Введение
В настоящее время прогресс в области техники растёт большими темпами. Буквально каждый год, к примеру, выпускаются новые модели мобильных телефонов, персональных компьютеров и так далее, оснащенные более мощным «железом», способным помочь решать более сложные вычислительные задачи. Как же теперь удачно можно интегрировать новые технологии в промышленность? На этот вопрос дали ответ в 2011 году в Германии бизнесменами, политиками и учеными, а сам процесс называется «Четвертой промышленной революцией».
Четвертая промышленная революция, или Индустрия 4.0 - производственная сторона, эквивалентная ориентированному на потребителей «Интернету вещей», в котором предметы быта, от автомобилей до тостеров, будут подключены к Интернету [6]. Это совершенно новый подход в промышленности и приборостроении. Одним из наиболее важных аспектов Индустрии 4.0 является идея «сервис-ориентированного проектирования». Оно может варьироваться от пользователей, использующих заводские настройки для производства собственных продуктов, до компаний, которые поставляют индивидуальные продукты индивидуальным потребителям [6].
У такого производства виден большой потенциал. Например, если связать между собой умные продукты «Интернета вещей» и умные машины, которые их производят, то этот промышленный Интернет будет обозначать, что они будут иметь возможность производить сами себя самостоятельно и определять производство в зависимости от нужд, которые они сами же и определяют.
Создать такое производство непросто. Потребуется совершенно новый инженерный подход - цифровая модель заводаустановки, а также масса инженеров и программистов, которые будут с ней работать. Потребуются умные устройства, которые смогут обмениваться друг с другом и цифровой моделью цифровой информацией. При этом моделирование системы управления становится наиболее важной частью этого процесса [7].
В данной выпускной работе речь пойдет о распознавании объектов при помощи технологий виртуальной реальности. Виртуальная реальность — это технология, которая позволяет пользователю погрузиться в искусственный мир и непосредственно действовать в нем с помощью специальных сенсорных устройств, которые связывают его движения с аудиовизуальными эффектами [3]. По своей сути, это новое поколение человеко-машинного интерфейса, которое используется наиболее эффективно при работе с трехмерной информацией. Кроме того, слуховые, моторные, осязательные и зрительные ощущения пользователя заменяются их имитацией, которая генерируется компьютером. Главными признаками виртуальной реальности являются имитация окружающей обстановки с высокой степенью реализма, моделирование в режиме реального времени, а также возможность воздействовать на окружающую среду и иметь при этом обратную связь.
В качестве примера использования технологий виртуальной реальности можно привести виртуальное проектирование и макетирование. Виртуальное проектирование даёт более наглядное представление об изготавливаемом изделии, приборе, комплексе и т.д, а главным преимуществом является то, что можно спокойно вводить изменения в процессе проектирования. Такой подход существенно экономит время на создание изделий, а также исключает необходимость создавать физический макет какого-либо комплекса.
Помимо промышленности, технологии виртуальной реальности можно использовать в таких сферах, как образование, медицина и т.д.
Одной из возможностей технологий виртуальной реальности является распознавание объектов (образов) в пространстве. Распознаванием образов называются задачи построения и применения формальных операций над числовыми или символьными отображениями объектов реального или идеального мира, результаты которых отражают отношения эквивалентности между этими объектами [5, с.2]....
✅ Заключение
В данной выпускной квалификационной работе была разработана система, определяющая положение кистей рук человека. Для этого, в результате обзора существующих методов распознавания объектов, был выбран метод компьютерного зрения, а в качестве технологии компьютерного зрения был выбран сенсор Microsoft Kinect. Разрабатывалась система в Microsoft Visual Studio 2015, при помощи её средств удалось разработать систему. Подытожим полученные результаты: программно был реализован алгоритм по распознаванию кистей рук. Распознается как правая, так и левая кисти рук, их различные комбинации: сферический захват, цилиндрический захват и щипковый захват. Для визульного представления был сделан интерфейс с виртуальными объектами. В случайном порядке появляются 3 объекта сферической, цилиндрической и щипковой формы, а при помощи сенсора можно взаимодействовать с ними, то есть захватывать их. Данная система может представлять собой, к примеру, комплекс для реабилитации пациентов, перенесших инсульт, но пока что в качестве прототипа, так как с её помощью можно разрабатывать мелкую моторику. Также на примере данной выпускной работы можно сказать, что использование Kinect’a даёт понимание того, что его функционал может быть использован для различных задач в области определения положения объектов, причем в самых различных сферах, а среда Visual Studio с использованием языка программирования C существенно помогают в реализации поставленных задач.