Разработка метода обнаружения оставленных предметов в системах безопасности

ВВЕДЕНИЕ 5
1 История развития технического зрения 9
2 Обработка изображений 12
2.1 Разновидности изображений 12
2.2 Терминология компьютерного зрения 14
3 Детектор оставленных предметов 18
3.1 Метод поиска объектов переднего плана 19
3.2 Алгоритмы на основе трекинга 20
3.3 Сравнение алгоритмов 21
3.3.1 Работа в толпе 21
3.3.2 Ресурсоемкость 21
3.3.3 Пропуски оставленных предметов 22
3.3.4 Ложные срабатывания 22
3.4 Детектирование человека, который оставил предмет 23
3.5 Модификации поиска объектов переднего плана 23
3.6 Улучшение методики обновления фона. Обнаружение движения 24
3.7 Проверка на статичность 24
3.8 Критерии выбора 25
4 Выбор программного обеспечения 25
4.1 Преимущества MATLAB для компьютерного зрения 26
4.2 Недостатки MATLAB для компьютерного зрения: 28
4.3 Достоинства OpenCV (C ++) для компьютерного зрения 28
4.4 Недостатки OpenCV (C ++) для компьютерного зрения 29
4.5 Достоинства OpenCV (Python) для компьютерного зрения 30
4.6 Недостатки OpenCV (Python) для компьютерного зрения 30
5 Создание рабочей модели в MathLab 31
6 Выбор платы для управления детектором оставленных предметов 36
6.1 Что такое Raspberry Pi? 37
6.1.1 Преимущества Raspberry Pi 38
6.1.2 Недостатки Raspberry Pi 39
6.1.3 Когда использовать и не использовать Raspberry Pi 39
6.2 Что такое Arduino? 39
6.2.1 Преимущества Arduino 40
6.2.2 Недостатки Arduino 41
6.2.3 Когда использовать и не использовать Arduino 41
6.3 Сравнение Ардуино и Raspberry Pi 42
7 Работа с Raspberry Pi 43
7.1 Аппаратная часть 43
7.1.1 Блок питания для Raspberry Pi 47
7.1.2 Установка радиаторов на микрокомпьютер 48
7.1.3 Сборка корпуса для Raspberry Pi 3 52
7.2 Установка и настройка Raspbian 53
7.2.1 Установка Raspbian 53
7.2.1.1 Шаг 1. Форматирование microSD-карты 54
7.2.1.2 Шаг 2. Запись дистрибутива Raspbian 54
7.2.1.3 Шаг 3. Первый запуск Raspbian на Raspberry Pi 55
7.2.2 Установка обновлений 56
7.2.3 Настройки локализации 57
7.2.4 Раскладка клавиатуры 58
7.3 Впечатления от использования Raspberry Pi 3 60
8 Подключение Raspberry Pi к MathLab Simulink 61
9 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 69
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 71

Купить

Термин «компьютерное зрение» имеет множество связанных областей: машинное зрение, распознавание зрительных образов, анализ изображений и т.д.[1] Однако смысл, скрывающийся за всеми этими определениями, один -- это попытка научить компьютер видеть мир глазами человека, воспринимать его как человек и выполнять в связи с этим различные действия так же, как делал бы это человек, тем самым подменяя или полностью исключая последнего. Необходимость в этом возникает в ситуациях, связанных с риском для жизни, и бывает обусловлена особенностями человека как живого организма, которому свойственно быстро утомляться, пропускать через себя ограниченный объем информации, а также обрабатывать данные с относительно низкой скоростью. Процесс компьютерного зрения представляет собой сложную технологическую цепочку, включающую получение цифрового изображения, обработку изображения с целью выделения значимой информации на изображении и анализ этого предобработанного изображения для решения определенной задачи. Конечно, идеальным представляется создание универсальной самообучающейся системы, которая бы «росла» и «зрела» так же, как это с рождения происходит с любым человеком. Руководствуясь столь высокими целями, разработчики в области компьютерного зрения сегодня решают непростые задачи. Можно сказать, что область компьютерного зрения имеет недолгую по меркам фундаментальных наук, но очень бурную историю зарождения и развития.
Машинное (компьютерное) зрение —множество алгоритмов, технологий и методов, которые разработаны с целью классификации и детектирования объектов и отслеживания перемещения этих объектов в пространстве.
Компьютерное зрение относится к теории и технологии разработки программных систем с точки зрения научной дисциплины, получающие информацию из различного вида изображений. Видеоданные- последовательно идущие друг за другом кадры (изображения), которые могут использоваться для обработки алгоритмами машинного зрения с определенными целями.
Машинное зрение стремится применять созданные человеком методы, технологии и алгоритмы с целью по создания высокотехнологичных и высокоэффективных систем. Можно выделить следующие системы:
■ Моделирования объектов или окружающей среды (топография и медицинские визуальные данные)
■ Управления процессами (автопилотируемый транспорт, промышленные установки);[3]
■ Организации информации (создания и сохранения баз данных с фото- и видеоизображениями);
■ Цифровой обработки фото- и видеоизображений Видеонаблюдения;
■ Взаимодействия (управление машинами, опираясь на
движения человека);
■ Дополнительной реальности;
В данной научно-исследовательской работе рассматривается решение задачи по обеспечению безопасности в местах массового скопления людей, применяя знания по программированию и разработке электронных устройств на базе технологий компьютерного зрения.
К сожалению, развитие систем безопасности не обеспечивает отсутствие террористических актов в том числе и на территории Российской Федерации. В 2017 году произошли две официально зарегистрированных трагедии:
3 апреля — теракт в Петербургском метрополитене 27 декабря — взрыв в магазине «Перекрёсток» в Санкт-Петербурге, в результате которых погибли десятки людей, а сотни людей пострадали. [2]
Применение компьютерного зрения в данной области теоретически может снизить вероятность совершения преступлений с использованием взрывчатых веществ в местах массового скопления людей.
Реализация алгоритма поиска оставленных предметов и отслеживания людей, оставивших их,- задача, с которой может справиться лишь камера с соответствующей программной технологией.[4]
В рамках данной научно-исследовательской работы предполагается разработка аппаратного и программного обеспечения для детектирования оставленных предметов. Данная работа может использоваться в качестве примера решения следующих задач компьютерного зрения:
1. Детектирование объектов;
2. Распознавание объектов (оставленный предмет, человек и др.);
3. Исследование влияния различных отрицательных факторов на качество распознавания.
Объектом исследования является схема детектора оставленных предметов, выполненная в программном пакете MathLab Simulink.
Целью научно-исследовательской работы на тему «Разработка метода обнаружения оставленных предметов в системах безопасности» является создание алгоритма обнаружения оставленных предметов.
Задачами исследования являются:
- Изучение известных алгоритмов обнаружения оставленных предметов (ОП)
- Выявление основных проблем обнаружения ОП
Программная реализация алгоритма обнаружения оставленных предметов разработана в программном пакете «MathKab Simulink» с применением технологий компьютерного зрения блока ComputerVision ToolBox.. В результате реализован алгоритм распознавания оставленных предметов.
Результаты работы опубликованы в виде научных статей в сборнике «IV Международной научно-практической конференции (школа-семинар) молодых ученых» Тольятти: ТГУ, 2018
а также в сборнике Международной научно-практической конференция "Фундаментальные исследования основных направлений технических и физико-математических наук" от 1 июня 18 года в г. Челябинск.
Магистерская диссертация состоит из 8 глав, в которых решены упомянутые задачи. Общий объем работы составляет 74 страниц, включая 36 рисунков и 1 таблицу. Список используемой литературы включает 31 наименование, включая 12 источников на английском языке.

Купить