Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ

Работа №34895

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы64
Год сдачи2019
Стоимость6500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
220
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


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

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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


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.



1 Techtrends Группа компаний НТС-ЭКО // Особенности и преимущества
системы технического зрения // Режим доступа: свободный, URL:
http://www.techtrends.ru/techdept/techarticles/sistemy tehnicheskogo zreniya.php (дата обращения 20.04.2019).
2 Л. Шапиро, Дж. Стокман. Компьютерное зрение [Электронный ресурс] 2е изд./ пер. с англ. А. А. Богуславского под редакцией С. М. Соколова: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 752 с. - ISBN 978-5-9963-1312-9.
3 ВикиНовости // Категория: Дорожно-транспортные происшествия // Режим
доступа: свободный, URL: https://ru. wikinews.org/wiki/Категория: Дорожно
транспортные происшествия (дата обращения 15.05.2019).
4 Java-online.ru // Android Studio // Режим доступа: свободный, URL: http://java-online.ru/android-studio.xhtml (дата обращения 15.05.2019).
5 Б. Харди, Б. Филлипс, К. Стюарт, К. Марсикано. Android программирование для профессионалов 2-е изд. / пер. с англ. ООО Издательство «Питер», — СПб.: Питер, 2016. — 640 с. - ISBN 978-5-496-02051-0.
6 Спокойно.ру // Дорожные знаки // Режим доступа: свободный, URL: http://spokoino.ru/pdd/signs/3.11/ (дата обращения 10.05.2019).
7 Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. Обработка и анализ изображений в задача машинного зрения. // Курс лекций и практических занятий. / Физматкнига, 2010. - 672с. - ISBN 978-5-89155-2012.
8 habr // Детекторы углов // Режим доступа: свободный, URL:
https://habr.com/ru/post/244541/ (дата обращения 15.04.2019).
9 JunOh Park, Jae-Yeal Nam. Spatiotemporal bag-of-features for early wildfire smoke detection Image and Vision Computing. 2013. 786c.
10 Мальцев А. Хабрахабр // Пару слов о распознавании образов // Режим
доступа: свободный, URL: https://habrahabr.ru/post/208090/ (дата обращения
15.04.2019) .
11 SystemsAuto.ru Системы современного распознавания // Система
распознавания дорожных знаков // Режим доступа: свободный, URL:
http://svstemsauto.ru/active/traffic sign recognition.html (дата обращения 21.05.2019)
12 RoboCraft // Open CV // Режим доступа: свободный, URL:
http://robocraft.ru/blog/computervision/2.html (дата обращения 25.05.2019).
13 RoboCraft // Open CV шаг за шагом. Введение. // Режим доступа: свободный, URL: http://robocraft.ru/blog/computervision/264.html (дата обращения 20.05.2019).
14 Мобильное приложение Roadly // Режим доступа: свободный, URL: http://www.roadarlabs.com (дата обращения 22.05.2019)

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


© 2008-2022 Cервис помощи студентам в выполнении работ