ВВЕДЕНИЕ 3
1. ОБЗОР РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ 5
1.1 Зачем нужно обнаружение объектов в видеопоследовательности 5
1.2 Существующие методы реализации обнаружения объектов 7
1.3 Метод Оцу 10
1.4 Метод Виолы-Джонса 11
1.5 Преобразование Хафа 13
1.6 Интегральный алгоритм 14
1.7 Методы распознавания по набору отобранных признаков 16
1.8 Нейросетевые методы распознавания 18
1.9 Вывод и постановка гипотез практической части работы 18
2. АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ 20
2.1 Разработка программы обнаружения объектов 23
2.1.1 Сверточная нейронная сеть 26
2.1.2 Библиотека OpenCV 29
2.1.3 Пакет imutils 31
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕРФЕЙСОВ 32
3.1 Дизайн макет клиентской части сайта 32
4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММИРУЕМЫХ ИНЦИДЕНТОВ 36
5. ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 42
6. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 46
ПРИЛОЖЕНИЕ 47
В ходе выполнения данной работы была реализована программа для обнаружения объектов на высокоуровневом языке Phyton. Рассмотрено множество различных методов, но было решено использовать глубоко обученную нейронную сеть (Deep learning CNN) и библиотеку компьютерного зрения OpenCV, так как эта комбинация позволяет эффективнее распознавать объекты, также были описаны архитектура системы, функциональные требования к приложению и разработан дизайн- макет клиентской части сайта.
Несомненно, данный модуль можно улучшить в некоторых аспектах. Например, добавить биометрическое обнаружение и усовершенствовать программируемые инциденты дополнительными параметрами. Также планируется в будущем добавить в модуль обработанный ретранслируемый поток, чтобы каждый пользователь мог наблюдать за своей камерой в режиме реального времени.
Работа проведена в полном объеме. Модуль готов к работе.
1. Otsu, N., «A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms» // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, pp. 62-66
2. P. Viola and M.J. Jones, «Robust real-time face detection» // International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 2004, pp. 117-136
3. D.H. Ballard, «Generalizing the Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes» // Pattern Recognition, vol. 13, no.2, 1981, pp.111-122
4. Baker S., Matthews I. Lucas, «Kanade 20 Years On: A Unifying Framework» // International Journal of Computer Vision — IJCV, 2004, vol. 56, no. 3, pp. 221-255
5. Muller M., Roder T., «Motion templates for automatic classification and retriev-al of motion capture data» // Symposium on Computer Animation — SCA.Vienna, Austria, 2006, pp. 137-146
6. Видеоаналитика: задачи и решения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www. osp.ru/lan/2014/06/13041879/
7. Официальный сайт MySQL [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //www. mysql. com/
8. Официальный сайт RedBeanPHP [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //redbeanphp. com/index.php
9. Официальный сайт OpenCV [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //opencv.org/
10. Официальный сайт Bootstrap [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bootstrap- 3.ru/index.php
11. Официальный сайт JavaScript [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.javascript.com
1. Федеральный закон "О бухгалтерском учете" от 06.12.2011 N 402- ФЗ;
2. Положение по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской от-четности в Российской Федерации. Приказ Министерства Финансов Российской Федерации от 29 июля 1998 г. №34н;
3. Приказ Минфина РФ от 31.10.2000 N 94н (ред. от 08.11.2010) "Об утверждении Плана счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и Инструкции по его применению";
4. Приказ Минфина России от 02.07.2010 N 66н (ред. от 06.04.2015) "О формах бухгалтерской отчетности организаций";
5. Руководство пользователя. Многопользовательский сетевой комплекс полной автоматизации фирмы "Галактика". М.:, 2014;
6. Ивлиев М.К., Порошина Л.А. Автоматизация оперативного и бух¬
галтерского учета товаров/Учебное пособие. М.: МУПК, 2013;
7. Чистов Д.В. Основы компьютерной бухгалтерии / Учебный практикум по ведению бухгалтерского учета в «1С: Бухгалтерии 8.3»для Windows. М.:Компьютер пресс, 2010;
8. Киевский С.В. «Самоучитель по работе с программой «1С: Бухгалтерия» Доля пользователей локальных и сетевых версий: 8.3,-М.: Компьютер пресс, 2010;
9. Информационные системы бухгалтерского учета: Учебник / Под ред. В.И.Подольского М.: Аудит, ЮНИТИ, 2012;
10. Руководство пользователя "Инфо-Бухгалтер - Комплексная автоматизация бухгалтерского учета. М.:, 2013;
11. Верхолетова Л.Н. Самыгина Т.Н. Одиннадцать уровней по работе с электронной таблицей учеб-методич пособие. - М: 2006;
12. Балабайченко Е.Э. Троценко Г.Г. Компьютер для бухгалтера. - М: 2010;
13. Буратов М.А. Решение бухгалтерских задач на персональном компьютере Практическое пособие. - М.: 2008;
14. Ильина О.П. Информационные технологии бухгалтерского учета: Практическое пособие. - М.: 2012;
15. Бухгалтерский учет. Под ред. П.П. Новиченко. М. Финансы и стати¬стика - 2013;
16. Брага В.В. «Компьютеризация бухгалтерского учета М - Финста- тинформ 2002;
17. Бухгалтерский учет: тенденции его автоматизации. Е.А. Мочалина. - М:2015;
18. Принципы построения и применения баз данных для решения экономических задач. Р.Д. Гутгарц, З. В. Архипова. - М: 2010;
19. Титоренко Г.А. Автоматизированные информационные технологии в экономике. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2009;
20. К. Астраханцев. Типовая конфигурация - залог успешного внедрения. // 1С И БУХГАЛТЕР №26 2002;
21. Рязанцева Н.А., Рязанцев Д.Н. 1С: Предприятие: Комплексная кон¬фигурация: Секреты работы: Основные компоненты программы "1С: Предпри¬ятие"; Объекты учета: Бухгалтерия, кадры, склад; Журналы, Издательство: СПб: БХВ-Петербург. - М: 2009;
22. Гусев А.А. Программирование в среде 1С: Бухгалтерия. - М. ради¬ус- 2003;
23. Эксперт автоматизации №18,2012 "Комплексная автоматизация управления предприятием: от заказных разработок к тиражируемой системе" И.Аглицкий;