📄Работа №197614
Тема: Алгоритмы обработки информации в системе бинокулярного машинного зрения на ПЛИС
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Радиотехника, радиоэлектроника
Объем:
43 листов
Год:
2023
Просмотров:
42
4300
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
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.
Настоящий 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.
📋 Содержание
Реферат
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ технического задания 8
2 Разработка алгоритмов и структурной схемы изделия 11
2.1 Структурная схема изделия 11
2.1.1 Камеры 11
2.1.2 ЖК дисплей 12
2.2 Разработка программного обеспечения ПЛИС 12
2.2.1 Настройка камер 12
2.2.2 Обработка данных с камер 13
2.2.3 Расстояние и азимут 16
2.2.4 Контроллер ЖК-дисплея 16
2.3 Алгоритм триангуляции 24
2.3.1 Геометрический расчет 24
2.3.2 Работа ПО 26
3. Тестирование алгоритмов 28
3.1 Компиляция проекта 28
3.2 Тестирование на плате 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
Библиографический список 32
ПРИЛОЖЕНИЕ А 34
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ технического задания 8
2 Разработка алгоритмов и структурной схемы изделия 11
2.1 Структурная схема изделия 11
2.1.1 Камеры 11
2.1.2 ЖК дисплей 12
2.2 Разработка программного обеспечения ПЛИС 12
2.2.1 Настройка камер 12
2.2.2 Обработка данных с камер 13
2.2.3 Расстояние и азимут 16
2.2.4 Контроллер ЖК-дисплея 16
2.3 Алгоритм триангуляции 24
2.3.1 Геометрический расчет 24
2.3.2 Работа ПО 26
3. Тестирование алгоритмов 28
3.1 Компиляция проекта 28
3.2 Тестирование на плате 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
Библиографический список 32
ПРИЛОЖЕНИЕ А 34
📖 Введение
Целью работы является создание системы определения расстояния до объекта с помощью компьютерного стереозрения и реализации данного алгоритма на ПЛИС.
Компьютерное стереовидение - это широкая тема исследований в области компьютерного зрения. Это извлечение 3-х мерной информации из цифровых изображений. Здесь речь идет о глубине изображения или глубине отдельных объектов на нем. Сравнивая информацию о сцене с двух точек обзора, можно извлечь информацию об этой глубине, изучив относительное положение объектов на двух картинах. В рамках данной работы глубиной объекта будет называться расстояние от устройства стереовидения до интересующего объекта.
Стереокамера - это тип камеры с двумя или более датчиками изображения. Датчики позволяют камере имитировать человеческое бинокулярное зрение или фасеточное зрение насекомых и, следовательно, дают ей возможность воспринимать глубину. Данная система в наше время может использоваться в системах безопасности и контроля производства, системах продвинутого круиз- контроля в автомобилях, поэтому проекты такого плана довольно востребованы.
Стоит также отметить, что определять глубину объектов можно не только с помощью стереокамеры. Так, например, существуют системы с одним датчиком изображения, определяющие расстояние до объекта, исходя из его видимого размера в данный момент времени. Данные системы могут использовать технологии машинного обучения, в частности нейросети, благодаря чему у системы появляется возможность обучаться по какому-либо примеру. В качестве возможного примера использования такой системы может выступать система помощи диспетчера при посадке самолета. В данной работе будет произведено сравнение данных подходов к измерению расстояния до объекта и сделаны выводы о достоинствах и недостатках каждой из систем.
Человеческое бинокулярное зрение воспринимает глубину с помощью так называемого несоответствия или смещения - разницы в расположении изображения объекта, видимого левым и правым глазами, в результате
горизонтального разделения глаз. Мозг использует это смещение для извлечения информации о глубине из двумерных изображений сетчатки. В свою очередь фасеточные глаза насекомых состоят из омматидиев. Омматидии имеют вид узких, сильно вытянутых конусов, вершины которых сходятся в глубине глаза, а основания образуют его поверхность. Свет, попадающий в них, распознается глазом, и тем самым формируется изображение. В данной работе при разработке алгоритма будут использоваться принципы обеих разновидностей зрительных систем.
С помощью стереокамеры восприятие глубины компьютером может осуществляться двумя способами: пассивным и активным.
Пассивная стереокамера зависит от доступного освещения в окружающей среде и не использует никакого внешнего освещения. Она подходит для хорошо освещенных и детализированных сцен и хорошо работает при солнечном свете. В данной работе изделие представляет собой как раз пассивную стереосистему. Её преимуществом является невысокая стоимость. К недостаткам относятся посредственная работа на плохо освещенных или плохо детализированных сценах.
Активная стереокамера использует свет от специального источника – лазера или инфракрасного проектора для упрощения задачи сопоставления объектов.
...
Компьютерное стереовидение - это широкая тема исследований в области компьютерного зрения. Это извлечение 3-х мерной информации из цифровых изображений. Здесь речь идет о глубине изображения или глубине отдельных объектов на нем. Сравнивая информацию о сцене с двух точек обзора, можно извлечь информацию об этой глубине, изучив относительное положение объектов на двух картинах. В рамках данной работы глубиной объекта будет называться расстояние от устройства стереовидения до интересующего объекта.
Стереокамера - это тип камеры с двумя или более датчиками изображения. Датчики позволяют камере имитировать человеческое бинокулярное зрение или фасеточное зрение насекомых и, следовательно, дают ей возможность воспринимать глубину. Данная система в наше время может использоваться в системах безопасности и контроля производства, системах продвинутого круиз- контроля в автомобилях, поэтому проекты такого плана довольно востребованы.
Стоит также отметить, что определять глубину объектов можно не только с помощью стереокамеры. Так, например, существуют системы с одним датчиком изображения, определяющие расстояние до объекта, исходя из его видимого размера в данный момент времени. Данные системы могут использовать технологии машинного обучения, в частности нейросети, благодаря чему у системы появляется возможность обучаться по какому-либо примеру. В качестве возможного примера использования такой системы может выступать система помощи диспетчера при посадке самолета. В данной работе будет произведено сравнение данных подходов к измерению расстояния до объекта и сделаны выводы о достоинствах и недостатках каждой из систем.
Человеческое бинокулярное зрение воспринимает глубину с помощью так называемого несоответствия или смещения - разницы в расположении изображения объекта, видимого левым и правым глазами, в результате
горизонтального разделения глаз. Мозг использует это смещение для извлечения информации о глубине из двумерных изображений сетчатки. В свою очередь фасеточные глаза насекомых состоят из омматидиев. Омматидии имеют вид узких, сильно вытянутых конусов, вершины которых сходятся в глубине глаза, а основания образуют его поверхность. Свет, попадающий в них, распознается глазом, и тем самым формируется изображение. В данной работе при разработке алгоритма будут использоваться принципы обеих разновидностей зрительных систем.
С помощью стереокамеры восприятие глубины компьютером может осуществляться двумя способами: пассивным и активным.
Пассивная стереокамера зависит от доступного освещения в окружающей среде и не использует никакого внешнего освещения. Она подходит для хорошо освещенных и детализированных сцен и хорошо работает при солнечном свете. В данной работе изделие представляет собой как раз пассивную стереосистему. Её преимуществом является невысокая стоимость. К недостаткам относятся посредственная работа на плохо освещенных или плохо детализированных сценах.
Активная стереокамера использует свет от специального источника – лазера или инфракрасного проектора для упрощения задачи сопоставления объектов.
...
✅ Заключение
В данной выпускной квалификационной работе были разработаны алгоритмы обработки информации для системы машинного стереозрения на ПЛИС. Алгоритмы включают в себя систему вычисления яркости омматидиев, систему определения расстояния и азимута до объекта, систему вывода информации на дисплей. Система определения расстояния и азимута реализована только на компьютере и находится в разработке на ПЛИС.
Так же были проведены сравнительные тесты систем определения расстояния при помощи триангуляции и при помощи нейросети. По результатам тестирования был сделан вывод о том, что алгоритм триангуляции не всегда точен и во многих случаях измерения по нему уступают по точности измерениям, сделанных с помощью нейросети. Однако, нейросеть может выдавать ошибочный результат, из-за недостаточного обучения. В этом случае данные системы могут дополнять друг друга, например, нейросеть может использовать данные, полученные с помощью триангуляции как «подсказку» для своих вычислений. К тому же, достоинством системы вычисления на ПЛИС является меньшее потребление вычислительных ресурсов по сравнению с алгоритмами обучения нейросети.
Так же были проведены сравнительные тесты систем определения расстояния при помощи триангуляции и при помощи нейросети. По результатам тестирования был сделан вывод о том, что алгоритм триангуляции не всегда точен и во многих случаях измерения по нему уступают по точности измерениям, сделанных с помощью нейросети. Однако, нейросеть может выдавать ошибочный результат, из-за недостаточного обучения. В этом случае данные системы могут дополнять друг друга, например, нейросеть может использовать данные, полученные с помощью триангуляции как «подсказку» для своих вычислений. К тому же, достоинством системы вычисления на ПЛИС является меньшее потребление вычислительных ресурсов по сравнению с алгоритмами обучения нейросети.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.