📄Работа №32346
Тема: РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ РОССИЙСКИХ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
Характеристики работы
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
Информационные системы
Объем:
45 листов
Год:
2019
Просмотров:
596
4900
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
Введение 3
Г лава 1. Задача и методы обнаружения объектов 5
1.1. Категоризация задач компьютерного зрения 5
1.2. Методы обнаружения дорожных знаков 7
1.2.1 Методы, основанные на цвете 7
1.2.2 Методы, основанные на форме 8
1.2.3 Методы, основанные на машинном обучении 9
1.3. Описание современных детекторов 13
1.3.1 Faster R-CNN 15
1.3.2 Single Shot Detector 18
Глава 2. Разработка приложения для обнаружения дорожных знаков 23
2.1. Инструменты реализации 23
2.2. Формирование выборки для обучения модели 26
2.3. Стандартизация входных данных 30
2.4. Модель обнаружения 32
2.5. Обучение нейронной сети 34
2.6. Результат работы приложения 39
2.7. Оценка качества обнаружения дорожных знаков 41
Заключение 43
Список использованных источников 44
Приложение 46
Г лава 1. Задача и методы обнаружения объектов 5
1.1. Категоризация задач компьютерного зрения 5
1.2. Методы обнаружения дорожных знаков 7
1.2.1 Методы, основанные на цвете 7
1.2.2 Методы, основанные на форме 8
1.2.3 Методы, основанные на машинном обучении 9
1.3. Описание современных детекторов 13
1.3.1 Faster R-CNN 15
1.3.2 Single Shot Detector 18
Глава 2. Разработка приложения для обнаружения дорожных знаков 23
2.1. Инструменты реализации 23
2.2. Формирование выборки для обучения модели 26
2.3. Стандартизация входных данных 30
2.4. Модель обнаружения 32
2.5. Обучение нейронной сети 34
2.6. Результат работы приложения 39
2.7. Оценка качества обнаружения дорожных знаков 41
Заключение 43
Список использованных источников 44
Приложение 46
📖 Введение
Согласно статистике [13], в большинстве случаев, причиной ДТП служит низкий уровень концентрации водителя в процессе управления автомобилем.
Современные аппаратно-программные средства позволяют по-новому взглянуть на возможные способы обеспечения безопасности участников дорожного движения. Одним из множества решений, призванных улучшить ситуацию, является применение систем ассистирования водителю. Подобные системы способны непрерывно контролировать дорожную обстановку, таким образом, обеспечивая повышенный уровень сохранности на дорогах общего пользования.
Системы, в основе которых лежат методы компьютерного зрения, активно совершенствуются и внедряются в автомобили многими зарубежными производителями, однако отечественный рынок, на данный момент, не располагает доступными решениями. Данная работа направлена на реализацию одной из важнейших подсистем системы автоматизированной помощи водителю, а именно - подсистемы обнаружения российских дорожных знаков. Актуальность данной задачи обусловлена, в первую очередь, вопросами безопасности дорожного движения.
Цель работы заключается в разработке программного решения для обнаружения дорожных знаков РФ на видеопотоке.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
1) Изучить теорию компьютерного зрения.
2) Исследовать методы обнаружения объектов на изображении.
3) Реализовать приложение, учитывая специфику целевого объекта.
4) Выполнить качественную оценку разработанного решения.
В качестве объекта исследования выступает компьютерное зрение.
Предметом исследования являются методы обнаружения объектов на изображении.
Работа включает в себя введение, две главы, заключение, список использованных источников и приложение. Первая глава содержит необходимый теоретический материал. Вторая глава посвящена разработке приложения, его тестированию и анализу полученных результатов. В заключении подведены итоги проделанной работы.
Современные аппаратно-программные средства позволяют по-новому взглянуть на возможные способы обеспечения безопасности участников дорожного движения. Одним из множества решений, призванных улучшить ситуацию, является применение систем ассистирования водителю. Подобные системы способны непрерывно контролировать дорожную обстановку, таким образом, обеспечивая повышенный уровень сохранности на дорогах общего пользования.
Системы, в основе которых лежат методы компьютерного зрения, активно совершенствуются и внедряются в автомобили многими зарубежными производителями, однако отечественный рынок, на данный момент, не располагает доступными решениями. Данная работа направлена на реализацию одной из важнейших подсистем системы автоматизированной помощи водителю, а именно - подсистемы обнаружения российских дорожных знаков. Актуальность данной задачи обусловлена, в первую очередь, вопросами безопасности дорожного движения.
Цель работы заключается в разработке программного решения для обнаружения дорожных знаков РФ на видеопотоке.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
1) Изучить теорию компьютерного зрения.
2) Исследовать методы обнаружения объектов на изображении.
3) Реализовать приложение, учитывая специфику целевого объекта.
4) Выполнить качественную оценку разработанного решения.
В качестве объекта исследования выступает компьютерное зрение.
Предметом исследования являются методы обнаружения объектов на изображении.
Работа включает в себя введение, две главы, заключение, список использованных источников и приложение. Первая глава содержит необходимый теоретический материал. Вторая глава посвящена разработке приложения, его тестированию и анализу полученных результатов. В заключении подведены итоги проделанной работы.
✅ Заключение
Данная работа была посвящена решению задачи обнаружения российских знаков дорожного движения на видеопотоке. В результате проделанной работы были исследованы методы обнаружения объектов на изображении. Выявлены и подробно изучены наиболее актуальные подходы. С использованием выбранных инструментов была разработана программа, реализующая модели SSD и Faster R-CNN. Исходя из особенностей целевого объекта был предложен и реализован вариант модификации Однокадрового детектора. Для формирования вывода о качестве работы программы было проведено тестирование на реальных данных. Были предложены идеи, связанные с долгосрочными перспективами улучшения работы алгоритма. Результаты качественной оценки подтверждают эффективность внесенных изменений и допускают возможность использования разработанного решения в системах автоматизированной помощи водителю. Архитектура приложения позволяет произвести развертывание модели на мобильных устройствах.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.
🔍 ПОХОЖИЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ
Информатика и вычислительная техника
Дизайн
📎 МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ»
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы
Информационные системы