1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ
СИСТЕМОЙ 6
1.1. Транспортная система городов и регионов 6
1.2. Светофорное регулирование функции и виды светофоров 10
1.2.1. Умные светофоры Smatrlight 10
1.2.2. Умный светофор от компании IBM 11
Вывод по 1 главе 18
ГЛАВА 2. МЕТОД И АЛГОРИТМ ПОИСКА ОБЪЕКТА ВВИДЕОПОТОКЕ.
19
2.1. Классификация методов и алгоритмов обнаружения объекта ислежения за
объектом в видеопотоке 19
2.2. Детерминированные методы 20
2.2.1. Методы поиска по шаблону 21
2.2.2. Методы поиска оптического потока 23
2.3. Вероятностные методы 24
2.4. Нейросетевые методы 26
2.5. Комбинированные методы 27
2.6. Метод Виолы-Джонса 27
2.7. Блок-схема алгоритм работы 28
Вывод по 2 главе 29
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММЫ ПОИСКА ОБЪЕКТА В ВИДЕОПОТОКЕ 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 35
ПРИЛОЖЕНИЕ 38
Транспортные пробки - является одним из самых известным проблемам современного города. Они негативно влияют на многие аспекты.
Обычный светофор в нашем времени работает по простейшей программе,которая уже в течение длительного времени не меняется (до тех пор, пока кто-тоего вновь не перепрограммировать), — 15 секунд на красный, 25 секунд на зеленый (к примеру). О том, сколько должен гореть «зеленый», а сколько «красный», решение принимает человек, который создал светофор. В нашем случае с «умным» светофором это за нас делает компьютер. «Умный» светофор следит за дорогу и может подстраивать сигналы светофору под дорожную ситуацию - самостоятельно менять красного или зелёного сигнал светофоров.
Значительное увеличение интенсивности движения на улицах города приводит к ухудшению условий дорожного движения, приводит к увеличению дорожно-транспортных происшествий (ДТП) и травмированные в них людей, а также к резкому ухудшению транспортного обслуживания города в целом. Согласно статистике, более 65% всех дорожно-транспортных происшествий приходится на города и другие населенные пункты. При этом более 30% всех дорожно-транспортных происшествий сосредоточено на перекрестках, которыезанимают небольшую часть городской территории.
В настоящее время создаются специальные инструменты для управления транспортными системами, такие как системы поддержки принятия решений, экспертные системы и системы управления информацией. Такие системы предназначены как для стратегического управления, так и для решения локальных тактических задач. Рациональное управление позволяет не только повысить экономическую эффективность системы, но и решить социальные проблемы с целью улучшения транспортного обеспечения населения и снижения негативного воздействия транспортного комплекса на окружающую среду.
Как показывает мировой опыт, проблема образования километровых пробок и пробок на дорогах часто возникает из-за нерационального управления транспортной системой. Изучение параметров транспортного потока позволяет определить состояние дорожной сети и проблемы, которые необходимо решить, чтобы улучшить ситуацию на улицах города:
Цель выпускной квалификационная работы бакалавра является разработка программного обеспечения для светофора, которая будет уменьшать пробки на перекрёстках, управляя потоком транспортных средств с помощью камер видеонаблюдения.
Задачи:
1. Выбор способа.
2. Выбор аппаратных средств.
3. Разработка алгоритма работы.
4. Написание программы.
Результатом данной работы стало создание программного обеспечения для контроля машин на перекрестках во время пробки при помощи камера наблюдение.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы бакалавра были рассмотрены основные особенности разработки программного обеспечения для контроля машин на перекрестках во время пробки, методы и технологии для ее создания. Рассмотрена принцип работы и области их применения, а также критерии оценки пробками вовремя час пика.
Для достижения поставленной цели были решены задачи:
1. Выбор способа.
2. Выбор аппаратных средств.
3. Разработка алгоритма работы.
4. Написание программы.
В качестве языка программирования был выбран Python. Была написана программа для контроля машин на перекрестках во время пробок. Таким образом, все задачи, поставленные перед началом выполнения работы, были выполнены, а поставленная цель работы была достигнута.
1. Основные термины и понятие транспортной системы. [Электронный ресурс] - режим доступа: - http://studopedia.org/1-119856.html
2. Транспортная система России: Транспортная система России: структура, роль и перспективы развития [Электронный ресурс] режим доступа https://заводы.рф/publication/transportnaya-sistema-rossii?
3. Понятие о транспортной системе городов и регионов.
[Электронный ресурс] - режим доступа -
https: //studfile. net/preview/16408556/page: 2/
4. Троицкая Н.А. Единая транспортная система: Учебник для студентов учреждений сред. проф. образования — М.: Издательский центр «Академия», 2003. — 240 с.
5. Федоров, С.В. Совершенствование методов проектирования
транспортных сетей и маршрутных систем крупных городов: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.22.10: защищена 10.03.2011 / Федоров Сергей
Владимирович. М.: МАДИ, 2011. - 20 с.
6. Светофор: функции, виды, регулирование [Электронный ресурс]
режим доступа https://transspot.ru/2015/01/11/svetofor-funkcii-vidy-
regulirovanie/?
7. Виды светофоров. [Электронный ресурс] режим доступа https://autodont.ru/j elektro/vidy-svetoforov?
8. Анштедт, Т. Видеоаналитика: мифы и реальность [Текст] / Т. Анштедт, И. Келлер, Х. Лутц. - М.: Sequrity Focus, 2012 г. - 176 с.
9. Алпатов, Б. А. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление [Текст] / Б. А. Алпатов, П. В. Бабаян, О. Е Балашов, А. И. Степашкин, - М.: Радиотехника, 2008 г., - 176 с.
10. Трекинг (компьютерная графика) [Электронный ресурс]: свободной энциклопедии / Авторы Википедии // свободная энциклопедия, -
Электрон. дан. - Сан-Франциско: Фонд Викимедиа, 2014. - Режим доступа: https: //sunmuseum.ru/stati/17406-treking-kompyuternaya- grafika.html.
11. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и bпрактика
- Neural Computing. Theory and Practice [Текст] / Ф. Уоссермен - М: Мир, 1992.
- 240 с.
12. Нахождения объектов на картинках [Электронный ресурс] режим доступа https ://habr. com/ru/company/j oom/blo g/4453 54/?
13. Beaudet, P. Rationally Invariant Image Operations [Т екст] / P. Beaudet // International Joint Conference on Pattern Recognition. - 1978. - 579-583 с.
14. Forstner, W. A feature based correspondence algorithm for image matching [Текст] / W. Forstner // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. - 1986. - 150-166 с.
15. Rad, A. A. Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors [Текст] / A. A. Rad, K. Faez, N. Qaragozlou // Proc. VIIth Digital Image Computing: Techniques and Applications. - 2003. - 879-887 с.
16. Краснобаев, А. А. Обзор алгоритмов детектирования простых элементов изображения и анализ возможности их аппаратной реализации [Электронный ресурс] / А. А. Краснобаев // Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша Российской академии наук. - 2005. - Электрон. текст. дан.
- Режим доступа:
http://www.keldysh.ru/papers/2005/prep114/prep2005 114.html
17. Lucas, B. D. An iterative image registration technique with an application to stereo vision [Текст] / B. D. Lucas, T. Kanade // Proceedings of Imaging Understanding Workshop. - 1981 - 121-130 с.
18. Золотых, Н. Ю. Обзор методов поиска и сопровождения транспортных средств на потоке видеоданных [Текст] / Н. Ю. Золотых, В. Д. Кустикова, И. Б. Мееров // Информационные технологии, Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. - 2012. - №5 (2). - 348¬358 с.
19. Диязитдинов, Р. Р. Применение фильтра Калмана для оценки параметров освещённости [Текст] / Р. Р. Диязитдинов, Н. Н. Васин; под ред. С. А. Прохорова // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ 2012): труды научно¬технической конференции с международным участием и элементами научной школы молодёжи, посвящённой 40-летию кафедры информационных систем и технологий СГАУ. - Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. - 2012. - 21-25 с.
20. Кустикова, В. Д. Разработка мультимедийных приложений с
использованием библиотек OpenCV и IPP. Учебный курс. Лекция «Отслеживание движения и алгоритмы сопровождения ключевых точек» [Электронный ресурс] / В. Д. Кустикова // Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского. Факультет вычислительной математики и кибернетики. - 2013. - Электрон. текст. дан. - Режим доступа:
http: //www.hpcc. unn. ru/file.php?id=7 3 5
21. Вежневец, А. П. Методы классификации с обучением по прецедентам в задаче распознавания объектов на изображениях [Электронный ресурс] / А. П. Вежневец // Москва. - 2006. - Электрон. текст. дан. - Режим доступа: http://www.graphicon.ru/2006/fr10_34_VezhnevetsA.pdf
22. Нейросетевые методы [Электронный ресурс] режим доступа www.machineleaming.ru/wiki/images/e/e8/MOTP14 6.pdf#:~:text=Нейросетевы е%20методы.%20В%20основе%20нейросетевых,нейронов%20- %20клеток%20нервной%20системы
23. Метод Виолы - Джонса [Электронный ресурс] - habr.com - режим доступа https ://habr. com/ru/post/133826/?