Введение
Анализ и технико-экономическая характеристика предметной области 7
1.1 Организационная структура управления предприятием 7
1.2 Описание информационного и технического обеспечения предприятия, используемых функциональных возможностей. Обеспечение безопасности 9
2 Методы, модели анализа и распознавания динамической информации в системах технического зрения 12
2.1 Обзор методов распознавания динамической информации в системах технического зрения 12
2.2 Распознавание динамической информации в системах технического зрения
2.3 Математическое моделирование 22
3 Выбор средств реализации 33
3.1 Выбор комплекса задач автоматизации и характеристика существующих бизнес-процессов 33
3.2 Обоснование необходимости и цели использования вычислительной техники для решения комплекса задач 36
3.3 Описание основных свойств ИС для предприятия и выбранного комплекса задач 37
4 Разработка программного решения 39
4.1 Анализ существующих разработок для автоматизации комплекса задач 39
4.2 Описание средств, применяемых при обработке динамической информации 42
4.3 Выбор и обоснование стратегии автоматизации комплекса задач 47
4.4 Выбор и обоснование способа приобретения ИС для автоматизации комплекса задач 48
4.5 Постановка задачи и автоматизации. Анализ системы «Как должно быть»
4.6 Дерево выполняемых функций и сценарий диалога 55
4.7 Реализация АИС «DV_Recog» для ООО «ТРИАТРОН» 56
4.7.1 Разработка программного средства 61
4.7.2 Разработка интерфейса, тестирование приложения 66
5 Технико-экономическое обоснование 69
5.1 Экономическая сущность комплекса задач 69
5.3 Целесообразность разработки с экономической точки зрения 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 81
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ
В настоящее время существует достаточно много систем распознавания номерных знаков (НЗ) ТС, обладающие высоким быстродействием и точностью распознавания даже при большой скорости движения автомобилей. Однако, для обеспечения бесперебойного функционирования таких систем, требуется специальное дорогостоящее аппаратное оборудование. Приобретение подобного рода оборудования не всегда целесообразно для таких типов объектов, где скорость проезда транспортных средств невелика. К таким типам объектов относятся автозаправочные станции (АЗС), парковки, стоянки, площадки перед магазинами, внутриквартальные дороги, гаражные кооперативы и ряд других. Потребность проведения исследований и разработки таких технологий для решения проблем данного уровня вызвала необходимость создания методов и моделей анализа структурированных символов для распознавания текстовой информации, которая отражена на регистрационных номерных знаках ТС.
Тематике обработки динамической информации посвящены работы таких учёных как Константинов К.А., Малевинский Ф.К., Соловьев Ю.М., Розенблат М.М. Системы технического зрения рассматривали Вереитинова А.Н., Ерошевич В.В., Шапошников Н.С. Тема: «Исследование систем технического зрения для обработки динамической информации» является в настоящее время актуальной. Проблемы распознавания образов при решении различных задач рассматривались в трудах российских Ахметова Б.С., Мустафина С.А. и др. Ахметовым Б.С. разработана технология использования больших нейронных сетей для преобразования нечётких биометрических данных, разработаны методы и алгоритмы оценки биометрических образов. Значительный вклад в разработку алгоритмов распознавания образов и решения классификационных задач внесли Е.Н. Амиргалиев, М.Б. Айдарханов и С.А. Мустафин.
Из множества работ по данной теме в работе использовались научные труды ряда российских учёных и специалистов в области информационных технологий, таких как Байдалюк В.Д., Наумов В.А., Узик А.Е.
Целью магистерской диссертации исследование систем технического зрения для обработки динамической информации на примере номерных знаков транспортных средств.
Объектом исследования является процесс распознавания образов и структурированных символов.
Предметом исследования являются методы и алгоритмы локализации, сегментации и классификации, применяемые для распознавания образов и структурированных символов.
Для достижения указанной цели в магистерской диссертации ставятся и решаются следующие задачи:
— анализ существующих методов распознавания структурированных символов;
— обоснование значимости и актуальности объекта проектирования в данной предметной области;
— анализ информации и литературы по функционированию систем аналогичных создаваемой в данной или смежных областях;
— построение моделей бизнес-процессов и обоснование разработки информационной системы для обработки динамической информации, в частности распознавания номерных знаков;
— финансовый и анализ эффективности использования внедрённой системы.
При проведении исследований были использованы методы цифровой обработки изображений, машинного обучения, распознавания образов, теории вероятностей и математического анализа. Практическая реализация алгоритмов осуществлялась на основе методов объектно-ориентированного программирования.
Разработанные методы и алгоритмы распознавания структурированных символов на базе выделения характеристических признаков, использующий контурный анализ, простые шаблоны, гистограммы ориентированных градиентов послужили основой для разработки системы распознавания символов номерных знаков ТС, с ориентацией на стандарты отображения номерных знаков в России. Разработанные в магистерской диссертации алгоритмические и программные средства предназначаются для использования в системах безопасности, видеонаблюдения и обработки цифровых изображений.
Решение поставленных задач описано в пяти частях магистерской диссертации. В первой части рассматриваются организационная структура управления предприятием, а также происходит описание информационного и технического обеспечения предприятия, используемых функциональных возможностей, во второй части описаны методы, модели анализа и распознавания динамической информации в системах технического зрения, проведён обзор методов распознавания динамической информации в системах технического зрения, проведено математическое моделирование. В третьей части обоснован выбор комплекса задач автоматизации и характеристика существующих бизнес-процессов, описаны основные свойства ИС для предприятия и выбранного комплекса задач. В четвертой части проанализированы существующие разработок для автоматизации комплекса задач, описаны средства, применяемые в обработке динамической информации, проведено обоснование проектных решений по техническому, информационному и программному обеспечению, представлена разработанная автоматизированная информационная система, в заключительной части магистерской диссертации представлено технико-экономическое обоснование проектирования ИС.
В диссертационной работе решена задача разработки моделей и методов анализа и распознавания структурированных символов на примере номерных знаков транспортных средств. В процессе выполнения магистерской диссертации были выполнены следующие задачи:
Изучена деятельность ООО «ТРИАТРОН» и выполнен анализ его деятельности с использованием программного продукта CA AllFusion Process Modeler r7, в результате чего определена задача, которую необходимо решить. Выполнено обоснование решений по техническому, программному, информационному обеспечению, обоснован выбор средств проектирования системы. Приведено обоснование экономической эффективности использования разработанной системы и выполнен SWOT-анализ разработки.
В процессе работы над магистерской диссертацией была создана автоматизированная информационная система, позволяющая работать с динамической информацией. Кроме того, был проведён анализ существующих технологий, применяемых в данной организации, выявлены недостатки и достоинства, описанные в рамках диссертации.
Данная информационная система была апробирована и внедрена на предприятии (акт о внедрении прилагается)
В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты:
— проведён сравнительный анализ существующих методов распознавания динамической информации и выявлены их недостатки. Как правило, алгоритмы, разработанные на основе этих методов требовательны к аппаратным вычислительным ресурсам, что затрудняет применение их в таких типах объектов, где скорость проезда транспортных средств невысока;
— проведено исследование стандартов номерных знаков транспортных средств РФ и нанесения на них буквенно-цифровых символов для решения проблем кластеризации и классификации символов;
— разработаны алгоритмы распознавания структурированных символов на основе методов контурного анализа и метода простых шаблонов с предложенными преобразованиями.
— проведено тестирование разработанных алгоритмов локализации НЗ на влияние различных условий освещённости и импульсного шума;
— разработана автоматизированная информационная система распознавания номерных знаков ТС с использованием предложенных алгоритмов.
Практическая значимость выполнения магистерской диссертации заключается в необходимости изучения дополнительных материалов и закрепления знаний по данной теме, а также навыков проведения анализа автоматизированной информационной системы с целью повышения эффективности деятельности предприятия.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
