Введение 4
Глава 1 Анализ задачи и методов ее решения 6
1.1 Анализ постановки задачи 6
1.2 Обзор существующих походов решения задачи 10
1.3 Разбор алгоритма 19
1.4 Выводы по главе 1 24
Глава 2 Программная реализация алгоритма 26
2.1 Модификация алгоритма 26
2.2 Выбор библиотеки компьютерного зрения 29
2.3 Программная реализация алгоритма 31
2.4 Результаты апробации алгоритма 42
2.5 Выводы по главе 2 44
Заключение 45
Список использованных сокращений 47
Список использованных источников 48
Приложение А Отчет системы «Антиплагиат» 51
Приложение Б Плакаты презентации 52
Процесс извлечения абстрактной информации из больших изображений, таких, как спутниковые снимки, требует привлечения квалифицированного человеческого труда для решения простых и однотипных задач. На решение задач, связанных со сбором информации о застройке сильное влияние оказывает человеческий фактор, обычная невнимательность и количество времени, необходимое на обработку большого количества объектов. В то же время, качество снимков на текущий момент уже позволяет производить их автоматический и полуавтоматический анализ [1].
Задача автоматизации поиска строений на космических снимках актуальна в связи с решением задач, возникающих в ряде практических областей, таких как мониторинг динамики роста населенных пунктов, построении карт местности, локализация незаконно построенных объектов т. п. В системе агромониторинга ИКИТ СФУ необходимость решения данной задачи возникла вследствие запроса Министерства сельского хозяйства и торговли Красноярского края на решение задачи обнаружения случаев нецелевого использования земель сельскохозяйственного назначения, в том числе — отслеживания несанкционированной застройки методами дистанционного зондирования Земли.
Для решения подобных задач необходимо разработать алгоритм, способный найти относительное положение строения на космическом снимке, поскольку они уже имеют привязку к координатам. Строения на космических снимках проявляются как области пикселей, обладающие несколькими признаками:
- линейная форма области-строения;
- наличие области (областей) затемнения, прилегающей к оцениваемой области и являющей собой отбрасываемую строением тень;
- относительный размер двух предыдущих признаков, говорящий о существенности площади и высоты оцениваемых объектов.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка программного модуля для автоматической локализации областей на фрагментах спутниковых снимков, содержащих информацию о строениях.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
- анализ постановки задачи и методов ее решения;
- подбор алгоритма выделения строений на изображениях;
- программная реализация;
- апробация и сбор экспериментальных данных.
С целью обеспечения совместимости с существующим программным обеспечением системы агромониторинга ИКИТ СФУ, разработка модуля ведется на языке программирования Python с использованием соответствующей реализации библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Это позволит расширить возможности указанной системы.
Данная бакалаврская работа была направлена на разработку программного модуля для автоматического обнаружения строений на космических снимках.
В процессе выполнения бакалаврской работы были решены следующие задачи:
- анализ постановки задачи и методов ее решения;
- подбор и доработка алгоритма выделения строений на изображениях;
- разработка программной реализации;
- апробация программной реализации и сбор экспериментальных данных.
Результатом данной работы является анализ поставленной перед программным модулем задачи, обзор существующих подходов и алгоритмов к решению задачи обнаружения строений на космических снимках, доработанный и реализованный алгоритм, показывающий среднюю точность работы 69,76 % при полноте работы в 79,31 %.
Задача, поставленная перед программным модулем — обнаружение незаконной застройки на землях сельскохозяйственного назначения. Рассмотрено определение задачи обнаружения строения в общем случае и с учетом специфики решаемой задачи.
Был произведен обзор существующих подходов к решению данной задачи. Наиболее реалистичным для решения данной задачи в условиях Системы агромониторинга ИКИТ СФУ является подход к обнаружению строений на одинарном спутниковом изображении высокого разрешения.
В ходе обзора литературы, был найден алгоритм, наиболее подходящий для решения задачи с учетом ее специфики и в рамках бакалаврской работы. Было предложена модификация для данного алгоритма, целью которого является повышение его точности и вывода результатов его работы.
Полученный алгоритм был реализован и опробован на экспериментальной выборке. В ходе апробации алгоритма выявлены его сильные и слабые стороны, рассмотрены перспективы для его дальнейшей доработки.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
