Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка и реализация алгоритма измерения роста человека по видеопотоку

Работа №111369

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы53
Год сдачи2018
Стоимость4295 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
51
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
1 АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ИЗМЕРЕНИЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ
ХАРАКТЕРИСТИК СУБЪЕКТА 7
1.1 Анализ существующих технологий систем видеоаналитики для
измерения биометрических характеристик субъекта 7
1.2 Выработка требований к разрабатываемой технологии измерения роста
человека по видеопотоку 11
1.3 Постановка задачи на разработку алгоритма измерения роста человека
по видеопотоку 14
2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ИЗМЕРЕНИЯ РОСТА ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОПОТОКУ 15
2.1 Выбор архитектуры системы видеоаналитики для разрабатываемого
алгоритма 15
2.2 Разработка обобщенного алгоритма измерения роста человека по
видеопотоку 18
2.3 Разработка алгоритма получения роста человека в пикселях 20
2.4 Разработка алгоритма получения размера пикселя в метрической
системе измерения 26
2.5 Разработка алгоритма нахождения расстояния от камеры до человека 27
2.6 Разработка алгоритма измерения роста человека по видеопотоку 30
3 КОНСТРУИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА ИЗМЕРЕНИЯ РОСТА ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОПОТОКУ 32
3.1 Выбор языка программирования, инструмента обработки изображений
и дополнительного программного обеспечения 32
3.2 Реализация алгоритма измерения роста человека по видеопотоку 36
3.3 Диаграмма развертывания разработанного алгоритма измерения роста
человека по видеопотоку 39
3.4 Тестирование программного обеспечения измерения роста человека по
видеопотоку 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 50

Приложения должны быть в работе, но в настоящий момент отсутствуют


В настоящее время область компьютерного зрения и обработки изображений широко используется для решения разного рода задач измерения и автоматизированного контроля. Для решения таких задач используется видеоаналитика. Видеоаналитика - это технология, применяющая методы компьютерного зрения для анализа видеоданных, с целью получения систематизированной информации об объекте без участия оператора. Наиболее часто видеоаналитика представляет собой набор алгоритмов, реализованных в виде программ, встраиваемых как в камеры видеонаблюдения, так и запускаемые на компьютерах.
Актуальность работы заключается в том, что биометрические системы находят все большее применение в задачах контроля доступа, и нуждаются в эффективных методах измерения биометрических характеристик субъектов.
Новизна работы заключается в выполнении задачи изменения роста человека по видеопотоку путем сбора статистики значений роста человека и разработки эффективного алгоритма для наиболее точного определения параметра роста человека.
Объектом работы является алгоритм измерения роста человека по видеопотоку.
Целью работы является разработка алгоритма измерения роста человека по видеопотоку.
Для достижения цели необходимо выполнить следующие задачи:
- изучить современные технологии измерения биометрических характеристик субъекта;
- изучить современные технологии реализующие алгоритмы компьютерного зрения ;
- провести анализ технологий измерения биометрических характеристик субъекта;
- разработать алгоритм измерения роста человека по видеопотоку;
- провести конструирование алгоритма измерения роста человека по видеопотоку.
Бакалаврская работа состоит из трех глав и заключения.
Во введении производится краткое описание актуальности работы, выделяется проблема, ставится цель, определяется объект и предмет бакалаврской работы, выявляются задачи.
В первой главе производится анализ существующих технологий измерения биометрических характеристик субъекта с помощью устройств видеофиксации. Разрабатываются требований к новой технологии измерения роста человека по видеопотоку. Производится постановка задачи на разработку алгоритма измерения роста человека по видеопотоку.
Во второй главе описывается разработка алгоритма измерения роста человека по видеопотоку. Разрабатывается обобщенный алгоритм измерения роста человека по видеопотоку. Разрабатывается алгоритм получения роста человека в пикселях. Разрабатывается алгоритма измерения размера пикселя в метрической системе измерения. Разрабатывается алгоритм нахождения расстояния от камеры до человека. Разрабатывается алгоритм измерения роста человека по видеопотоку.
В третьей главе производится конструирование алгоритма измерения роста человека по видеопотоку. Производится выбор языка программирования, инструмента обработки изображений и дополнительного программного обеспечения. Разрабатывается диаграмма развертывания разработанного алгоритма измерения роста человека по видеопотоку . Производится тестирование алгоритма измерения роста человека по видеопотоку.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе проведения работы, в разделе 1.1, были исследованы существующие технологии систем видеоаналитики для измерения биометрических характеристик субъекта.
Анализ готовых решений продемонстрировал необходимость реализации собственного алгоритма измерения роста человека по видеопотоку.
По системе классификации требований FURPS+, в разделе 1.2, были выработаны требования к разрабатываемому алгоритму измерения роста человека по видеопотоку.
На основе требований к разрабатываемому алгоритму, в разделе 2.1, была выбрана архитектура системы видеоаналитики для разрабатываемого алгоритма.
На основе выбранной технологии измерения биометрических характеристик субъекта с помощью устройств видеофиксации, в разделе 2.2, был разработан обобщенный алгоритм измерения роста человека по видеопотоку, разработка которого осуществлялась в несколько этапов:
1. Разработка алгоритма получения роста человека в пикселях,
описанного в разделе 2.3.
2. Разработка алгоритма получения размера пикселя в метрической системе измерения, описанного в разделе 2.4.
3. Разработка алгоритма для нахождения расстояния от камеры до человека, описанного в разделе 2.5.
4. Разработка алгоритма измерения роста человека по видеопотоку, описанного в разделе 2.6.
В ходе выбора средств реализации алгоритма, в разделе 3.1, были определены: язык программирования, инструмент обработки изображений и дополнительное программное обеспечение.
С учетом выбранных средств реализации алгоритма, в разделе 3.2 производится программная реализация алгоритма измерения роста человека по видеопотоку. Результат тестирования алгоритма, описанный в разделе 3.4, показал его эффективность в задаче определения параметра роста человека.
В ходе работы был разработан алгоритм измерения роста человека по видеопотоку, который может быть использован в качестве основы, для измерения других биометрических характеристик человека.



1. Ярышев С.Н. Цифровые методы обработки видеоинформации и видеоаналитика: учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. - 83 с.
2. Тропченко А.Ю. Методы вторичной обработки изображений и распознавания объектов. Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2012. - 52 с.
3. Титов И.О., Емельянов Г.М. Выделение контуров изображения движущегося объекта // Вестник Новгородского Государственного Университета. 2010 г, вып. (№) 55. С. 27-31.
4. Стругайло В.В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений // Научное издание МГТУ Им. Н.Э. Баумана «Наука и образование», 2012, вып.(№) 05.С. 271-281.
5. Стругайло В.В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений // Научное издание МГТУ Им. Н.Э. Баумана «Наука и образование», 2012, вып.(№) 05.С. 271-281.
6. Muthukrishnan R, Radha M. Алгоритмы выделения контуров для сегментации изображений, International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT),2011, 3(6). С. 259-267.
7. Катулев А. Н., Колонсков А. А., Храмичев А. А., Ягольников С. В. Адаптивный метод и алгоритм обнаружения малоконтрастных объектов оп-тико-электронным средством // Научно -технический «Оптический жур -нал». 2014, вып. (№) 02. С. 29-39.
8. Гейдаров П.Ш. Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов // Компьютерная оптика. 2011, вып. (№) 02. С. 275-280.
Электронные ресурсы
9. Платформа Kipod v. 2 [Электронный ресурс]. wiki.allprojects.info 2018 URL: http s://wiki. allprojects. info/pages/viewpage. action?pageId=39027170 (дата обращения: 05.04.2018)
10. Анализ требований к автоматизированным информационным системам
[Электронный ресурс]. ИНТУИТ 2003 - 2018. URL:
https://www.intuit.ru/studies/courses/2188/174/info(дата обращения: 05.04.2018)
11. Видеоаналитика на практике [Электронный ресурс]. www.osp.ru2018 URL: https://www.osp.ru/lan/2015/03/13045265/(дата обращения: 05.04.2018)
12. Встроенная видеоаналитика: ближайшие перспективы
[Электронный ресурс ]. ГРОТЕК 2007 - 2018 URL:
http://www.secuteck.ru/articles2/videonabl/vstroennaya-videoanalitika- blizhayshie-perspektivy/(дата обращения: 05.04.2018)
13. Распределенные системы видеонаблюдения [Электронный ресурс].
ВИДЕОМАКС 2011 - 2018 URL: https://www.videomax-
server.ru/support/articles/raspredelennye-sistemy-videonablyudeniya/ (дата
обращения: 05.04.2018)
14. Основные соотношения параксиальной оптики [Электронный
ресурс ]. http://aco.ifmo.ru 2018 URL:
http://aco.ifmo.ru/el_books/basics_optics/glava-5/glava-5-3.html (дата
обращения: 05.04.2018)
15. Линзы. Фокусное расстояние, оптическая сила [Электронный ресурс]. http://fizmat.by2018 URL: http://fizmat.by/kursy/geom_optika/linzy(дата обращения: 05.04.2018)
16. Причины любить C++ [Электронный ресурс] ТМ 2006 - 2018 URL: https://habr.com/post/139198/(дата обращения: 05.04.2018)
17. Python [Электронный ресурс] Python Software Foundation 2001 - 2018 URL: https://www.python.org/(дата обращения: 05.04.2018)
18. Java [Электронный ресурс] Oracle Corporation 2018 URL:
https://java.com/ru/(дата обращения: 05.04.2018)
19. OpenCV [Электронный ресурс] OpenCV team 2018 URL:
https://opencv.org/(дата обращения: 05.04.2018)
20. OpenCV vs VXL vs LTI: Performance Test [Электронный ресурс] http://www.aishack.in 2018 URL: http://www.aishack.in/tutorials/opencv-vs-vxl- vs-lti-performance-test/(дата обращения: 05.04.2018)
21. PyCharm [Электронный ресурс] JetBrains s.r.o. 2000 - 2018 URL: https://www.jetbrains.com/pycharm/(дата обращения: 05.04.2018)
22. PyDev [Электронный ресурс] Brainwy Software Ltda 2014-2018 URL: http://www.pydev.org/(дата обращения: 05.04.2018)
23. WingWare [Электронный ресурс] Wingware 1999 - 2018 URL: https://wingware.com/(дата обращения: 05.04.2018)
24. Сакович И.О., Белов Ю.С. Обзор основных методов контурного
анализа для выделения контуров движущихся объектов // Инженерный журнал: наука и инновации: электронный журнал. - 2014. - №12
[Электронный ресурс]. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/1280.html(дата обращения: 25.02.2018).
25. Алгоритмы выделения контуров изображений. [Электронный ресурс]. URL: https://habrahabr.rLi/post/114452/(дата обращения: 15.03.2018).
26. Джулиан ИНМАН (Julian INMAN). Эффективность
видеоаналитики и правильное размещение камер // Технологии защиты: электронный журнал. - 2015. - № 4 [Электронный ресурс]. URL:
http ://www. aktivsb. ru/statii/effektivno st_video analitiki_i_pravilno e_razmeshc heni e_ka-mer.html (дата обращения: 15.02.2018).
27. Орлов С. Видеоаналитика: задачи и решения // Журнал сетевых решений/LAN: электронный журнал. - 2014 [Электронный ресурс]. URL: http://www.osp.ru/lan/2014/06/13041879/(дата обращения: 17.02.2018).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ