📄Работа №77806
Тема: РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ РОССИЙСКИХ ЗНАКОВ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информационные системы
Объем:
48 листов
Год:
2017
Просмотров:
426
4280
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
Глава 1. Теоретические сведения 5
1.1. Компьютерное зрение 5
1.1.1. Основная информация 5
1.1.2. Области применения 8
1.1.3. Задачи 12
1.1.4. Метод Виолы-Джонса 15
1.2. Введение в нейронные сети 17
1.3. Нейронные сети в компьютерном зрении 25
Глава 2. Разработка приложения для обнаружения и распознавания дорожных знаков 28
2.1. Инструменты реализации 28
2.1.1. Язык программирования Python 28
2.1.2. Библиотека OpenCV 29
2.1.3. Библиотека Tensorflow 30
2.2. Реализация 31
2.2.1. Подключение пакетов расширения и библиотек Python 31
2.2.2. Создание модуля для обнаружения знаков 32
2.2.3. Создание модуля для классификации знаков 39
2.3. Тестирование приложения 44
Заключение 46
Список использованных источников 47
Приложение
Глава 1. Теоретические сведения 5
1.1. Компьютерное зрение 5
1.1.1. Основная информация 5
1.1.2. Области применения 8
1.1.3. Задачи 12
1.1.4. Метод Виолы-Джонса 15
1.2. Введение в нейронные сети 17
1.3. Нейронные сети в компьютерном зрении 25
Глава 2. Разработка приложения для обнаружения и распознавания дорожных знаков 28
2.1. Инструменты реализации 28
2.1.1. Язык программирования Python 28
2.1.2. Библиотека OpenCV 29
2.1.3. Библиотека Tensorflow 30
2.2. Реализация 31
2.2.1. Подключение пакетов расширения и библиотек Python 31
2.2.2. Создание модуля для обнаружения знаков 32
2.2.3. Создание модуля для классификации знаков 39
2.3. Тестирование приложения 44
Заключение 46
Список использованных источников 47
Приложение
📖 Введение
В наше время, в условиях быстрорастущих городов, количество автомобилей, автоперевозок и такси активно увеличивается. С расширением числа автомобилистов, вовлеченных в дорожное движение, возрастает количество дорожных происшествий. Кроме того, статистика показывает, что чаще всего причиной ДТП служит отсутствие концентрации внимания за рулем [10]. Существует немало отвлекающих факторов, из-за которых водитель может потерять контроль над дорогой и подвергнуть опасности окружающих.
Вычислительная мощность современных мобильных аппаратных устройств позволяет автопроизводителям комплектовать свои продукты системой помощи водителю, которая включает в себя модуль обнаружения и распознавания дорожных знаков. Основными проблемами подобных систем является невысокая вероятность детектирования и отсутствие поддержки распознавания российских дорожных знаков. Данная работа будет направлена на решение этих проблем.
Цель дипломной работы заключается в разработке приложения для обнаружения и классификации российских знаков дорожного движения с помощью компьютерного зрения и сверточных нейронных сетей.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
1) Изучить теоретические основы компьютерного зрения и нейронных сетей.
2) Исследовать методы локализации и распознавания объектов на изображении.
3) Реализовать приложение, используя рассмотренные методы с учетом специфики объекта исследования.
4) Выполнить тестирование разработанной программы и проанализировать результаты.
В качестве объекта исследования выступают дорожные знаки Российской Федерации. Предметом исследования являются методы обнаружения и классификации 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 созданию приложения, а так же его тестированию и анализу результатов. В заключении подведены итоги выполненной работы.
Вычислительная мощность современных мобильных аппаратных устройств позволяет автопроизводителям комплектовать свои продукты системой помощи водителю, которая включает в себя модуль обнаружения и распознавания дорожных знаков. Основными проблемами подобных систем является невысокая вероятность детектирования и отсутствие поддержки распознавания российских дорожных знаков. Данная работа будет направлена на решение этих проблем.
Цель дипломной работы заключается в разработке приложения для обнаружения и классификации российских знаков дорожного движения с помощью компьютерного зрения и сверточных нейронных сетей.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
1) Изучить теоретические основы компьютерного зрения и нейронных сетей.
2) Исследовать методы локализации и распознавания объектов на изображении.
3) Реализовать приложение, используя рассмотренные методы с учетом специфики объекта исследования.
4) Выполнить тестирование разработанной программы и проанализировать результаты.
В качестве объекта исследования выступают дорожные знаки Российской Федерации. Предметом исследования являются методы обнаружения и классификации 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 созданию приложения, а так же его тестированию и анализу результатов. В заключении подведены итоги выполненной работы.
✅ Заключение
Выпускная квалификационная работа была посвящена решению задачи обнаружения и распознавания российских дорожных знаков на видеопотоке.
Были изучены теоретические основы компьютерного зрения и нейронных сетей, а так же возможность применения сверточных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях.
С использованием выбранных инструментов была разработана программа, реализующая рассмотренные методы для обнаружения и классификации дорожных знаков РФ.
Для формирования вывода о качестве работы программы было проведено тестирование на реальных данных. Были предложены идеи, связанные с долгосрочными перспективами улучшения работы алгоритма. Полученные результаты тестирования показали, что разработанное приложение обеспечивает достаточную надежность для практического применения.
Были изучены теоретические основы компьютерного зрения и нейронных сетей, а так же возможность применения сверточных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях.
С использованием выбранных инструментов была разработана программа, реализующая рассмотренные методы для обнаружения и классификации дорожных знаков РФ.
Для формирования вывода о качестве работы программы было проведено тестирование на реальных данных. Были предложены идеи, связанные с долгосрочными перспективами улучшения работы алгоритма. Полученные результаты тестирования показали, что разработанное приложение обеспечивает достаточную надежность для практического применения.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.