РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ
|
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 8
1.1 ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ 8
1.2 КЛАССИФИКАЦИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ 12
1.3 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ 17
1.4 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ 27
1.5 БИБЛИОТЕКА OPENCV 29
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ 35
2.1 ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМА 35
2.2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ 36
2.3 ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 38
2.4 ТЕСТИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННОГО ПРИЛОЖЕНИЯ 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ВВЕДЕНИЕ 5
1 КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 8
1.1 ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ 8
1.2 КЛАССИФИКАЦИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ 12
1.3 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ 17
1.4 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ 27
1.5 БИБЛИОТЕКА OPENCV 29
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ 35
2.1 ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМА 35
2.2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ 36
2.3 ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 38
2.4 ТЕСТИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННОГО ПРИЛОЖЕНИЯ 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Интеллектуальные системы (ИС) в современном мире играют важную роль в жизни общества. Широкое применение они получили в автоматизации различных процессов. ИС затрагивают практически все сферы жизни общества. Исключением не стала автоматизация регулирования дорожного движения. Так, человечеством были изобретены светофор, радар-детекторы, фиксирующие нарушения правил дорожного движения, и иные объекты, позволяющие обезопасить водителей и пешеходов от аварий. Однако нельзя сказать, что этого достаточно для полной ликвидации несчастных случаев на дорогах. Поэтому в последние несколько десятилетий различными крупными организациями решалась задача автоматического обнаружения и распознавания знаков дорожного движения.
Данная система направлена на распознавание дорожных знаков и информирование водителя о наличии ограничений на данном участке пути.
Создание подобной системы приведёт к контролю и регулированию дорожного движения не только со стороны властей, но и со стороны водителей, которым мгновенно будет поступать информация о наличии знака дорожного движения на конкретном участке пути и информация по нему. Так, например, информирование о необходимости следовать на данном участке шоссе со скоростью не больше заданной или уведомление о том, что обгон запрещён.
Корректно работающий и имеющий большую точность распознавания проект сможет быть применен в специализированных интеллектуальных помощников для водителя, контроля беспилотных транспортных средств, и построения карт навигации без участия человека.
Стоит рассмотреть системы технического зрения (СТЗ). Они играют важную роль в достижении поставленной цели, то есть в создании систем распознавания дорожных знаков. Так, посредством сенсорного экрана, который из себя представляет СТЗ, можно обеспечить получение качественного изображения для дальнейшей её обработки. Стоит отметить, что СТЗ имеет высокую информативную ёмкость и она влияет более чем на 80% на уровень информативности полученных данных [1].
СТЗ во многих областях жизни общества уже пришли на замену человеку. Стоит заметить, что на данный период времени также решаются задачи по внедрению СТЗ в другие сферы жизни человека, которые непосредственно связаны со сбором зрительной информации.
Система обнаружения и распознавания знаков дорожного движения направлена на автоматическое наблюдение за дорожными знаками и передачу изображения соответствующего распознанного объекта на дисплей видеоустройств. Данная система направлена на получение сведений как о временных дорожных знаках, расположенных вдоль проезжей части, так и постоянных, которые зафиксированы над ней. Этот проект относится к изобретениям, созданным для отображения информации, происходящей на дорогах.
На сегодняшний день одной из самых частых причин, по которой происходят дорожно-транспортные происшествий (ДТП), является несоответствие конкретным требованиям поведение на дорогах водителей или пешеходов. В результате ДТП ежегодно получают увечья тысячи человек, также встречается множество случаев, впоследствии которых аварии заканчиваются летальным исходом. Водитель, который нарушает правила дорожного движения, подвергает опасности себя и окружающих людей.
Использование системы обнаружения дорожных знаков предоставляет возможность своевременно и безошибочно, нежели водитель, всё внимание которого направлено на управление автомобилем, определить наличие знака и расшифровать его. Информирование водителя о дорожном знаке может производиться посредством вывода его на видеоустройства, а именно на дисплей, либо посредством проецирования на лобовое стекло транспорта таким образом, чтобы знак было видно водителю, но в то же время не отвлекало его внимание на дорогах. В этом случае водителю не придётся каждый раз отводить взгляд от дороги, а также не будет необходимости постоянно отвлекаться и вспоминать, о чём свидетельствует тот или иной знак. Исходя из этого имеем меньше оказываемого давления на зрительную систему и отсутствие эмоциональной и интеллектуальной нагрузки на водителя. Стоит учесть, что подобные интеллектуальные системы, в отличие от людей, практически не ошибаются и имеют высокую работоспособность.
Знаки дорожного движения заметны и легко читаемы, что свидетельствует о том, что они являются хорошим объектом для автоматического распознавания. Данный алгоритм для автоматического обнаружения и распознавания дорожных знаков должен считывать их как при хороших, так и при плохих погодных условиях, а также безошибочно выдавать результат в условиях размытия и перекрытий или изменения освещенности. На сегодняшний день наилучшие системы опираются на машинное обучение и требуют наличия репрезентативной и большой обучающей коллекции, чтобы при работе не возникало вышеперечисленных проблем. Предметом исследования являются методы работы с изображениями, которые позволяют распознавать объекты на изображениях и выделять из них лишь необходимые для решения данной задачи части.
Целью исследования служит разработка программного модуля обработки данных с видеокамеры для распознавания знаков дорожного движения.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
• обзор существующих методов, которые применяются для решения задачи распознавания объектов на изображении;
• исследование существующих программных продуктов, которые предназначены для реализации алгоритмов компьютерного зрения;
• разработка алгоритма распознавания;
• реализация программного модуля для определения дорожных знаков на языке Java;
• проведение анализа и тестирование реализованной программы.
Данная система направлена на распознавание дорожных знаков и информирование водителя о наличии ограничений на данном участке пути.
Создание подобной системы приведёт к контролю и регулированию дорожного движения не только со стороны властей, но и со стороны водителей, которым мгновенно будет поступать информация о наличии знака дорожного движения на конкретном участке пути и информация по нему. Так, например, информирование о необходимости следовать на данном участке шоссе со скоростью не больше заданной или уведомление о том, что обгон запрещён.
Корректно работающий и имеющий большую точность распознавания проект сможет быть применен в специализированных интеллектуальных помощников для водителя, контроля беспилотных транспортных средств, и построения карт навигации без участия человека.
Стоит рассмотреть системы технического зрения (СТЗ). Они играют важную роль в достижении поставленной цели, то есть в создании систем распознавания дорожных знаков. Так, посредством сенсорного экрана, который из себя представляет СТЗ, можно обеспечить получение качественного изображения для дальнейшей её обработки. Стоит отметить, что СТЗ имеет высокую информативную ёмкость и она влияет более чем на 80% на уровень информативности полученных данных [1].
СТЗ во многих областях жизни общества уже пришли на замену человеку. Стоит заметить, что на данный период времени также решаются задачи по внедрению СТЗ в другие сферы жизни человека, которые непосредственно связаны со сбором зрительной информации.
Система обнаружения и распознавания знаков дорожного движения направлена на автоматическое наблюдение за дорожными знаками и передачу изображения соответствующего распознанного объекта на дисплей видеоустройств. Данная система направлена на получение сведений как о временных дорожных знаках, расположенных вдоль проезжей части, так и постоянных, которые зафиксированы над ней. Этот проект относится к изобретениям, созданным для отображения информации, происходящей на дорогах.
На сегодняшний день одной из самых частых причин, по которой происходят дорожно-транспортные происшествий (ДТП), является несоответствие конкретным требованиям поведение на дорогах водителей или пешеходов. В результате ДТП ежегодно получают увечья тысячи человек, также встречается множество случаев, впоследствии которых аварии заканчиваются летальным исходом. Водитель, который нарушает правила дорожного движения, подвергает опасности себя и окружающих людей.
Использование системы обнаружения дорожных знаков предоставляет возможность своевременно и безошибочно, нежели водитель, всё внимание которого направлено на управление автомобилем, определить наличие знака и расшифровать его. Информирование водителя о дорожном знаке может производиться посредством вывода его на видеоустройства, а именно на дисплей, либо посредством проецирования на лобовое стекло транспорта таким образом, чтобы знак было видно водителю, но в то же время не отвлекало его внимание на дорогах. В этом случае водителю не придётся каждый раз отводить взгляд от дороги, а также не будет необходимости постоянно отвлекаться и вспоминать, о чём свидетельствует тот или иной знак. Исходя из этого имеем меньше оказываемого давления на зрительную систему и отсутствие эмоциональной и интеллектуальной нагрузки на водителя. Стоит учесть, что подобные интеллектуальные системы, в отличие от людей, практически не ошибаются и имеют высокую работоспособность.
Знаки дорожного движения заметны и легко читаемы, что свидетельствует о том, что они являются хорошим объектом для автоматического распознавания. Данный алгоритм для автоматического обнаружения и распознавания дорожных знаков должен считывать их как при хороших, так и при плохих погодных условиях, а также безошибочно выдавать результат в условиях размытия и перекрытий или изменения освещенности. На сегодняшний день наилучшие системы опираются на машинное обучение и требуют наличия репрезентативной и большой обучающей коллекции, чтобы при работе не возникало вышеперечисленных проблем. Предметом исследования являются методы работы с изображениями, которые позволяют распознавать объекты на изображениях и выделять из них лишь необходимые для решения данной задачи части.
Целью исследования служит разработка программного модуля обработки данных с видеокамеры для распознавания знаков дорожного движения.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
• обзор существующих методов, которые применяются для решения задачи распознавания объектов на изображении;
• исследование существующих программных продуктов, которые предназначены для реализации алгоритмов компьютерного зрения;
• разработка алгоритма распознавания;
• реализация программного модуля для определения дорожных знаков на языке Java;
• проведение анализа и тестирование реализованной программы.
Целью работы была разработка программного модуля обработки данных с видеокамеры для распознавания знаков дорожного движения.
Для достижения этой цели был поставлен ряд задач, касающихся изучения существующих методов обработки и распознавания знаков на видеоизображении, выделения и сортировки найденных знаков.
Были изучены существующие методы поиска объектов на изображениях, а также был реализован собственный алгоритм на языке Java, который позволяет решить данную задачу в мобильном приложении, предназначенного для ОС Android с использованием библиотеки машинного зрения OpenCV.
Приложение работает стабильно, адекватно. Адекватность была проверена путем просмотра областей, на которых присутствуют дорожные знаки. Дальнейшее улучшение возможно в сторону оптимизации и повышения скорости работы, а также интеграции с другими сервисами.
Для достижения этой цели был поставлен ряд задач, касающихся изучения существующих методов обработки и распознавания знаков на видеоизображении, выделения и сортировки найденных знаков.
Были изучены существующие методы поиска объектов на изображениях, а также был реализован собственный алгоритм на языке Java, который позволяет решить данную задачу в мобильном приложении, предназначенного для ОС Android с использованием библиотеки машинного зрения OpenCV.
Приложение работает стабильно, адекватно. Адекватность была проверена путем просмотра областей, на которых присутствуют дорожные знаки. Дальнейшее улучшение возможно в сторону оптимизации и повышения скорости работы, а также интеграции с другими сервисами.
Подобные работы
- РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ
ЗНАКОВ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ
СЕТИ
Магистерская диссертация, программирование. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2018 - Система автоматического распознавания
дорожных знаков
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2016 - Разработка автоматизированной системы определения дорожных знаков ПДД на изображениях
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4270 р. Год сдачи: 2016 - Разработка алгоритма локализации и классификации объектов на изображении
Бакалаврская работа, нейронные сети . Язык работы: Русский. Цена: 4650 р. Год сдачи: 2019 - РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ РОССИЙСКИХ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2019 - Разработка интеллектуальной системы распознавания пешеходов для систем ADAS
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 5770 р. Год сдачи: 2018 - РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ РОССИЙСКИХ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Дипломные работы, ВКР, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4280 р. Год сдачи: 2017 - Система автоматического распознавания дорожных знаков
Бакалаврская работа, программирование. Язык работы: Русский. Цена: 4550 р. Год сдачи: 2016 - ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В
ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ ВИЗУАЛЬНЫХ ДАННЫХ
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2020



