РЕФЕРАТ 2
НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ 6
ОПРЕДЕЛЕНИЯ 7
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 8
ВВЕДЕНИЕ 9
1 Обзор существующих аналогов 13
1.1 Parkeon 13
1.2 Микком AS101 ProPark 14
1.3 Аксиома Групп «Умная парковка» 16
2 Настройка видеопотока с камеры Cisco 17
3 Структура регистрационного знака 20
4 Компьютерное зрение 21
5 Анализ подходов к распознаванию номеров 28
6 Технология распознавания автомобильных номеров 29
6.1 Поиска номера 29
6.2 Нормализация изображения с номером 31
6.3 Алгоритмы распознавания символов 32
6.4 Проверка номера 33
7 Анализ технологий мониторинга парковочных мест 34
8 Оптическое распознавание меток 36
9 Обзор использованного программного обеспечения 38
9.1 Среда разработки 38
9.2 Платформа .NET Framework 39
9.3 Язык программирования 44
9.4 Используемые библиотеки 45
10 Программная реализация 48
10.1 Программа распознавания автомобильных номеров 48
10.2 Программа распознавания свободных мест 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 54
ПРИЛОЖЕНИЕ А 56
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 59
ПРИЛОЖЕНИЕ В 63
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 66
ПРИЛОЖЕНИЕ Д 67
ПРИЛОЖЕНИЕ Е 68
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж 70
ПРИЛОЖЕНИЕ И 73
Актуальность темы исследования. В крупных городах у автомобилистов часто возникает проблема парковки транспортного средства. На то чтобы найти свободное место на обычной парковке может уйти довольно много времени. Например, в Германии поиск подходящего парковочного места в среднем занимает около 10 минут. Согласно исследованию, которое проводились компанией-лидером европейского рынка по управлению парковками, водителям приходится проезжать до 4,5 км в поисках места, где можно припарковаться [1]. Получается, что водитель теряет не только время, но и деньги на топливо. Проект «Умная парковка» создается специально для того чтобы решить эти проблемы. Таким образом «Умная парковка» позволит водителям забронировать себе место на парковке, а также покажет маршрут до него.
Чтобы отслеживать приехавших клиентов, необходимо программное обеспечение для распознавания автомобильных номеров. Распознавание номеров можно проводить в облачном сервисе (например, Google Vision) либо на локальном сервере. У этих двух подходов есть свои преимущества и недостатки. Для определения состояния места (свободно или занято) можно использовать уникальные графические метки и использовать ПО видеоанализа для их распознавания, либо можно применить ультразвуковые датчики. Если на парковке установлены камеры для видеонаблюдения, то можно использовать их для распознавания состояния мест, затраты будут только на то, чтобы нанести маркеры на места. Но это решение не подойдет для открытой парковки, так как снег перекроет метки. Датчики в этом отношении будут надежнее, но их сложнее установить и необходимо заботиться о работоспособности.
Анализ актуальности обусловили выбор темы исследования: «Разработка системы видеомониторинга парковочного пространства».
Гипотеза исследования: Система видеомониторинга парковочного пространства позволит анализировать состояние парковочных мест в режиме реального времени, и создаст комфортные условия для автовладельцев в городской среде.
Целью исследования является обеспечение контроля парковочного пространства с помощью видеоанализа и системы распознавания номеров автотранспорта.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Изучить особенности получения видеопотока;
• Разработать ПО распознавания автомобильных номеров;
• Разработать ПО состояния парковочных мест;
• Произвести оценку вычислительных ресурсов необходимых для ПО видеомониторинга;
• Выполнить тестирование разработанного программного обеспечения на макете автомобильной парковки с использованием радиоуправляемых моделей;
Объектом исследования является комплекс информационных систем для мониторинга парковочного пространства
Предметом исследования являются приложения для распознавания автомобильных номеров и видеоанализа парковочных мест.
Методы исследования включают в себя:
• анализ, сравнение, систематизация и обобщение данных о существующих и разработанных способов автоматизации работы парковочных комплексов;
• анализ алгоритмов и подходов, позволяющих проводить видеоанализ;
• эксперименты по распознаванию тестовых примеров;
• апробация алгоритмов распознавания на макете парковки;
Теоретическая основа исследования:
• зарубежные исследования и решения по организации автоматизации работы парковочных комплексов;
• современные концепции и технологии видеоанализа;
Теоретическая и практическая значимость работы. Работа открывает направление исследований в области развития современных информационных технологий и технологий видеоанализа, применения информационных технологий и технологий видеоанализа для улучшения качества жизни и комфорта как жителей России в целом, так и водителей в частности.
Выявлены, обоснованы и описаны преимущества информационных технологий как инструмента развития парковочных систем. Показано, что с помощью этого инструмента становится возможным повысить эффективность и удобство как крытых, так и открытых парковок, не потратив на это большое количество ресурсов.
Исследование показывает, что внедрение информационной системы «умной парковки» в традиционную систему парковок, включая охраняемые и неохраняемые парковки, не нарушает ее целостности, раскрывая при этом ее потенциал в решении проблем с очередями, переполненностью и безопасностью; а также в повышении удовлетворенности пользователей парковок - водителей.
На защиту выносятся:
1. Система видео-мониторинга парковочного пространства;
2. Макет парковки демонстрирующий работу системы;
В рамках выпускной квалификационной работы разработан набор программных модулей для информационно-управляющей системы «Умная парковка», который прошел апробацию на макете.
Основные идеи исследования были представлены на 3 научных международных конференциях, проходивших в Екатеринбурге: «Информационные технологии, телекоммуникации и системы управления» (2015 г.), «Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения для промышленных сетей» (1ССА1’16) (2016 г.), Форум молодых ученых «ИТ: глобальные вызовы и новые решения» (2016 г.).
Тема выпускной квалификационной работы: Разработка системы видео-мониторинга парковочного пространства
В состав ВКР входят: пояснительная записка 73 с., 20 рисунков, 2 таблицы, 15 источников, 8 приложений.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы была достигнута поставленная цель и выполнены поставленные задачи:
• Выполнен обзор существующих аналогов;
• Произведена настройка видеооборудования;
• Проведен анализ технологий распознавания номеров;
• Выполнен анализ технологий мониторинга парковочных мест;
• Сделан обзор используемого ПО;
• Разработана система видео-мониторинга парковочного пространства;
• Разработанная система опробована на макете парковки;
Применяя современные технологии видеоанализа можно сделать парковку более удобной для водителей. Камеры видеонаблюдения можно использовать не только в целях безопасности, но и для определения состояния парковочных мест. В случае возникновения нештатных ситуаций можно своевременно предупредить владельца транспортного средства. Чтобы найти свой автомобиль можно воспользоваться сервисом через мобильное приложение или терминалы. Распознавание номеров позволит службе безопасности следить за тем, кто въезжает и уезжает с парковки. Используя современные технологии видеоанализа и разработанную систему видео-мониторинга парковочного пространства можно вывести парковку на новый уровень и идти в ногу со временем.
1 Умная парковка [Электронный ресурс] АБС авто режим доступа:
http : //www.abs-magazine.ru/article/umnaj a-parkovka (дата обращения
10.05.2017)
2 Parkeon [Электронный ресурс] - Режим доступа
http : //www.parkeon.co .uk (дата обращения 10.05.2017)
3 Официальный сайт компании Микком [Электронный ресурс] - Режим
доступа: http : //miccom.ru/products/pm-about/pm 1 (дата обращения
10.05.2017)
4 «Умные парковки» - новый подход к решению проблемы паркинга в городах [Электронный ресурс]: Официальный сайт компании Аксиома Групп - Режим доступа: http://xn--80aehoibjimhm4a0i.xn--p 1 ai/ (дата обращения 10.05.2017)
5 Руководство установке IP-камеры видеонаблюдения Cisco Video
Surveillance 6000P [Электронный ресурс]: Сайт компании Cisco - Режим доступа:
http://www.cisco.com/assets/global/RU/documentation/6000Phig-rus.pdf (дата обращения 12.05.2017)
6 Компьютерное зрение [Электронный ресурс]: Habrahabr Режим
доступа: https: //habrahabr.ru/company/vandex/blog/203136/ (дата
обращения 10.05.2017)
7 Распознавание номеров: от А до 9 [Электронный ресурс]: Habrahabr
Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/221891/
(дата обращения 13.05.2017)
8 Detection of ArUco Markers [Электронный ресурс]: сайт openCV -
Режим доступа:
http://docs.opencv.org/3.1.0/d5/dae/tutorial aruco detection.html (дата
обращения 13.05.2017)
9 Visual Studio [Электронный ресурс]: Wikipedia - Режим доступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Microsoft Visual Studio (дата обращения
15.05.2017)
10 Общие сведения о платформе .NET Framework [Электронный ресурс]:
Microsoft Режим доступа: https://msdn.microsoft.com/ru-
ru/library/zw4w595w(v=vs. 110).aspx (дата обращения 15.05.2017)
11 C Sharp [Электронный ресурс]: Wikipedia Режим доступа:
https : //ru.wikipedia. org/wiki/C Sharp (дата обращения 15.05.2017)
12 Библиотека EmguCV [Электронный ресурс]: EmguCV Режим доступа:
http : //www. emgu. com/wiki/index. php/Tutorial (дата обращения
16.05.2017)...