Перечень условных обозначений, символов, сокращений, терминов 4
Введение 5
1 Анализ и формализация требований к возможностям приложения 7
1.1 Анализ нормативных документов 7
1.1.1 Оценка степени износа 7
1.1.2 Протокол EGTS 8
1.2 Модель первичного проектирования 9
1.3 Анализ существующих решений 10
1.3.1 «Zehntner App» 10
1.3.2 Измеритель износа дорожной разметки «КАДР» 11
1.4 Формализация требований 12
1.4.1 Функциональные требования 12
1.4.2 Нефункциональные требования 14
2 Проектирование 15
2.1 Выбор способа автоматического определения области с разметкой 15
2.2 Выбор инструментов разработки 16
2.2.1 Jetpack Compose UI Toolkit 17
2.2.2 Room 17
2.2.3 Koin 17
2.2.4 Chaquopy 17
2.3 Экраны приложения 19
2.4 Структура приложения 19
2.4.1 Архитектурный подход MVI 20
2.4.2 Архитектурный подход ELM 21
2.5 Структура данных 24
3 Реализация 25
3.1 Хранение данных 25
3.2 Работа с медиа 27
3.2.1 Работа с аудиозаписями 27
3.2.2 Работа с фотографиями 28
3.3 Разработка алгоритмов определения области с разметкой на фотографии 32
3.3.1 Поиск разметки на основе контрастности 33
3.3.2 Поиск разметки на основе цвета 34
3.3.3 Подсчет процента износа на определенной области 35
3.4 Определение и редактирование области с разметкой 36
3.4.1 Редактирование автоматически определенной области 37
3.4.2 Выбор способа определения разметки 40
3.5 Работа с геолокацией 41
3.6 Работа с картой 45
Заключение 47
Список использованных источников и литературы 48
Приложение А Таблицы 51
Приложение Б Диаграммы
Дорожная инфраструктура - один из важнейших аспектов жизни каждого человека: как водителя, так и пешехода. Среди всех объектов визуального ориентирования на дороге стоит выделить дорожную разметку, как ключевой фактор обеспечения безопасности всех участников дорожного движения. Именно поэтому контроль ее состояния представляется крайне важной задачей, стоящей перед сотрудниками государственной инспекции.
Общая протяженность дорог в Томской области на конец 2023 года составляла 14659 километров [2]. Чаще всего дороги содержат различные участки разметки, различающиеся по виду маркировки, по использованному для покрытия проезжей части материалу или по использованной для нанесения разметки краске. Каждый из таких участков в большей или меньшей степени подвержен износу, как вследствие интенсивности транспортного потока, так вследствие воздействия погодно-климатических условий.
Процессы проверки качества и степени износа нанесенной разметки регулируются набором ГОСТов, определяющих способы и метрики для такой оценки. Каждый из описанных в документах методов (Таблица 1) является либо времязатратным, либо не позволяет сразу на месте определить, оценивается ли состояние разметки как критичное.
Компания «IndorSoft» занимается разработкой программного обеспечения для дорожной отрасли и постоянно анализирует комплекс проводимых работ по содержанию автомобильных дорог. Таким образом, выявилась потребность в создании инструмента для быстрой оценки состояния разметки, который позволит определять участки, требующие обновления. В результате была поставлена задача, являющаяся целью данной работы - разработать Android-приложение для экспресс-оценки степени износа дорожной разметки «IndorMarking». Для ее достижения были определены и выполнены следующие задачи.
1. Провести анализ и формализацию требований к возможностям приложения.
2. Спроектировать мобильное приложение.
3. Разработать приложение.
В результате проделанной работы были выполнены все поставленные задачи.
1. Была проведена работа по анализу и формализации требований к возможностям приложения, в результате которой был получен ряд функциональных и нефункциональных требований.
2. С учетом требований была спроектирована структура приложения. В рамках проектирования были учтены особенности будущей системы и рассмотрены различные варианты используемых технологий и архитектурных подходов.
3. Все предполагаемые функциональности приложения были в полной мере реализованы с учетом выбранных технологий и структуры.
На текущий момент приложение находится на этапе внутреннего тестирования. В дальнейшем планируется расширять набор функциональностей и совершенствовать алгоритмы автоматического определения области с разметкой на фотографиях.
В ходе работы был получен опыт разработки алгоритмов компьютерного зрения на Python с использованием библиотеки OpenCV, интеграции полученных алгоритмов в Android-приложение посредством Chaquopy и реализации возможности отправки геолокационных данных по протоколу EGTS.
