Введение 10
1. Общие положения, обзор методов решения задач распознавания и селекции 13
1.1. Задача распознавания образов 13
1.1.1. Постановка задачи распознавания и структурная схема реальной системы распознавания образов 14
1.1.2. Построение систем распознавания «по Горелику» 16
1.1.3. Классификация систем распознавания 18
1.2. Задача селекции образов 22
1.3. Выводы по первой части 23
2. Конструкторская часть. Возможные подходы к решению задач
распознавания и селекции применительно к системам ТЗ наземных многообъектных сцен 24
2.1. Форма представления информации 24
2.2. Характеристика бортовых сенсорных устройств 25
2.3. Характеристика наземных сцен 27
2.4. Информация для решения задач распознавания и селекции 27
2.5. Предварительная обработка изображений 28
2.6. Существующие алгоритмы решения задач распознавания и селекции применительно к системам ТЗ наземных многообъектных сцен 29
2.7. Выводы по конструкторской части 39
3. Технологическая часть. Признаки 40
3.1. Методы формирования признаков 41
3.2. Оценка информативности набора признаков 43
3.3. Определяющие признаки применительно к нашему типу сцен 44
3.4. Выводы по технологической части 45
4. Исследовательская часть. Алгоритмы селекции и распознавания стационарных наземных объектов 46
4.1. Контурная обработка 46
4.1.1. Обработка оператором Собеля (по двум направлениям) 48
4.1.2. Обработка оператором Собеля (по четырем направлениям) 49
4.1.3. Обработка оператором (детектор границ) Канни 52
4.2. Алгоритмы селекции и распознавания наземных стационарных
объектов 54
4.2.1. Алгоритмы селекции наземных стационарных объектов 55
4.2.1.1. Алгоритмы селекции изображения заданного объекта с
использованием только контурной информации (Селекция №1) 55
4.2.1.2. Алгоритмы селекции изображения заданного объекта с использованием только информации об угловой ориентации ребер эталонов изображений объектов сцены, угловой ориентации границ эталонов изображений ХФ местности и информации об углах перепадов интенсивности в пикселях ТИ (Селекция №2) 57
4.2.1.3. Алгоритмы селекции изображения заданного объекта с использованием контурной информации, информации об угловой ориентации ребер и границ эталонов изображений объектов сцены и информации об углах перепадов интенсивности в пикселях ТИ (Селекция №3) 59
4.2.1.4. Алгоритмы селекции изображения заданного объекта, основанные на методе корреляции изображений (Селекция №4) 60
4.2.2. Алгоритмы распознавания наземных стационарных объектов... 61
4.2.2.1. Алгоритмы распознавания изображения заданных объектов с использованием только контурной информации (Распознавание №1)...61
4.2.2.2. Алгоритмы распознавания изображения заданных объектов,
основанные на применении дистантного алгоритма распознавания контурных силуэтов (Распознавание №2) 61
4.2.2.3. Алгоритмы распознавания изображения заданных объектов, основанные на методе корреляции изображений (Распознавание №3)..62
5. Результаты программной реализации алгоритмов селекции и
распознавания стационарных наземных объектов 63
5.1. Контурная обработка текущего изображения 63
5.2. Селекция изображения заданного объекта на исходной сцене 64
5.3. Модифицированный алгоритм Селекции №2 68
5.4. Распознавание изображений заданных объектов на исходной
сцене 71
5.5. Влияние закрытости селектируемого объекта на робастность
алгоритмов селекции 74
6. Организационно-экономическая часть 78
6.1. Определение этапов выполнения работы 79
6.2. Затраты на разработку программного продукта 86
6.2.1. Расчет затрат на расходные материалы 86
6.2.2. Расчет затрат на оборудование 87
6.2.3. Расчет амортизационных отчислений 87
6.2.4. Расчет заработной платы 88
6.2.5. Расчет отчисления на социальные нужды 89
6.2.6 Расчет прочих затрат 89
6.2.7. Определение цены программного продукта 90
6.3. Выводы по организационно-экономической части дипломного
проекта 91
7. Промышленная экология и безопасность 92
7.1. Основные факторы воздействия среды на оператора ПЭВМ 92
7.2. Требования к ПЭВМ 94
7.3. Требования к помещениям для работы с ПЭВМ 94
7.4. Требования к микроклимату на рабочих местах, оборудованных
ПЭВМ 94
7.5. Требования к уровням шума и вибрации на рабочих местах,
оборудованных ПЭВМ 95
7.6. Требования к освещению на рабочих местах, оборудованных
ПЭВМ 96
7.7. Требования к уровням электромагнитных полей на рабочих местах, оборудованных ПЭВМ 96
7.8. Оптимальное размещение оборудования и требования к организации рабочего места 97
7.9. Требования к организации медицинского обслуживания
пользователей ПЭВМ 98
7.10. Обеспечение электробезопасности 98
7.11. Обеспечение пожаробезопасности 99
7.12. Расчет освещенности 100
7.13. Выводы по экологической части дипломного проекта 103
Заключение 104
Список использованных источников 105

Приложения должны быть в работе, но в данный момент отсутствуют
Купить

Одним из перспективных направлений в создании автономных высокоточных систем навигации и наведения беспилотных летательных аппаратов является направление, в основе которого лежит использование технологии «технического зрения». Такая технология позволяет существенно повысить эффективность применения беспилотных летательных аппаратов за счет возможности получения достоверной текущей информации о состоянии окружающей летательный аппарат среды в виде изображений наблюдаемых многообъектных наземных сцен, анализа этой информации с целью принятия оптимальных решений и формирования соответствующего высокоточного управления движением в этой среде. Все это связано, прежде всего, с реализацией таких функциональных задач системы наведения как:
• круглосуточное применение беспилотных летательных аппаратов в широком диапазоне изменчивости;
• высокая помехозащищенность от воздействия естественных и искусственных помех;
• автономное решение комплекса интеллектуальных задач получения, обработки, анализа информации и принятия решений, позволяющих в процессе полета реализовать режимы обнаружения, распознавания, селекции и автосопровождения интересующего объекта из состава сложных многообъектных сцен, получения информации о нанесенном ущербе, принятия оперативного решения об изменении задачи наведения и соответствующего полетного задания, формирования режима высокоточного наведения и т.п.
В качестве одной из основных систем сбора и обработки информации на борту беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) используется оптико-электронная система (ОЭС). Проектирование ОЭС БПЛА должно исходить из требований, предъявляемых условиями применения БПЛА, комплексом алгоритмов, подлежащих реализации на борту БПЛА, точностью представления входной и выходной информации. Задача распознавания изображений наземных объектов в БПЛА является ключевой для приближения БПЛА к возможностям пилотируемой авиации. Эффективное решение указанной задачи повышает вероятность обнаружения наземных объектов с использованием ОЭС.
Алгоритмы обработки и анализа текущего изображения, полученного с борта БПЛА, должны обеспечивать высокие значения вероятностных и точностных характеристик обнаружения и локализации объекта в условиях:
• его нахождения в составе наземных сцен различных типов;
• недостатка и ошибок априорных данных о сцене и искомом объекте;
• наличия навигационных и других ошибок системы навигации и управления БПЛА;
• геометрических искажений, сезонной, суточной и зависящей от спектрального диапазона бортового датчика изображений “яркостной” изменчивости входных изображений;
• наличия помех естественного и искусственного происхождения и других “дестабилизирующих” факторов [1].
К важнейшим проблемам, которые возникают при разработке алгоритмов обработки распознавания объектов на аэроизображениях сложных наземных сцен, удовлетворяющих указанным выше условиям и требованиям, относятся:
• затруднительность, а в большинстве случаев и невозможность разработки адекватного формализованного описания изображений трехмерных наземных сцен (большое разнообразие сцен и объектов, их спектральных, яркостных и геометрических характеристик, наличие большого количества различных “дестабилизирующих” факторов и т.п.);
• поиск решения задач рассматриваемого класса при наличии ограниченного объема и ошибках априорной информации о сценах, объектах и окружающей местности.
Трудностями решения этих проблем, по всей вероятности, и объясняется большое разнообразие существующих подходов к построению алгоритмов обработки и распознавания аэроизображений.
Алгоритмы распознавания и селекции, основанные на анализе контуров образов объектов, включают следующую последовательность процедур:
а) предварительная обработка изображения;
б) выделение контуров;
в) формирование словаря признаков;
г) сопоставление образов с эталонами из базы данных на основе выбранного решающего правила.
В работе [3] рассматривается знаменитая общая постановка задачи построения систем распознавания по А. Горелику. В работе [4] предлагается эффективный алгоритм построения контурного препарата для решения задач распознавания и селекции применительно к наземным сценам. В работах [11], [12], [13], [18] обсуждается задача распознавания объектов на
изображениях наземных сцен, способы использования этой информации при навигации микролетательных аппаратов.
Общие положения теории распознавания, постановка задачи распознавания и селекции, а также классификация систем распознавания представлены в главе 1 данной работы. В главе 2 обсуждаются возможные подходы к решению задач распознавания и селекции применительно к системам технического зрения наземных многообъектных сцен, рассматриваются свойства наземных сцен, характеристики сенсоров БПЛА. В главе 3 приведены методы признакового описания классов объектов, методы формирования признаков. Описания конкретных алгоритмов, исследуемых в рамках данной работы, рассмотрены в главе 4. В главе 5 приведены результаты этих алгоритмов, сравнительные характеристики полученных данных, а также модифицированный алгоритм селекции объекта.

Купить