В качестве объекта исследования была выбрана система детекции и распознавания дорожных знаков.
В дипломном проекте выполнены следующие задачи:
- исследование особенностей существующих аналогов;
- проведен анализ эффективности внедрения;
- разработаны требования к системе;
- проведен анализ и выбор языков программирования и средств разработки;
- реализовано детектирование знаков на изображении;
- реализован набор базы данных изображений для обучения;
- реализовано обучение на уже имеющейся базе данных изображений;
- реализовано распознавание дорожного знака;
- реализовано создание удобного пользовательского интерфейса;
- проведено тестирование разработанной системы.
ВВЕДЕНИЕ.......................................................................................................... 8
1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ........................................................................ 11
1.1 Анализ методов распознавания образов....................................................... 11
1.1.1 Методы основанные на шаблонах............................................................. 13
1.1.2 Методы с использованием контурных моделей........................................ 15
1.1.3 Нейросетевые методы................................................................................ 17
1.1.4 Методы Виолы-Джонса............................................................................. 19
1.1.5 Метод опорных векторов........................................................................... 21
2 СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ............................................................................................................................ 24
2.1 RoadAR умный видеорегистратор................................................................ 24
2.2 Opel Eye........................................................................................................ 25
2.3 Speed limit assist............................................................................................ 26
3 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ............................................................................... 27
4 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ.............. 28
5 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕТЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ.......................................................................................... 33
5.1 Разработка алгоритма детекции................................................................... 33
5.2 Разработка алгоритма обучения................................................................... 35
5.3 Разработка алгоритма распознавания........................................................... 38
5.4 Разработка пользовательского интерфейса.................................................. 40
5.5 Описание разработки ЭОС........................................................................... 41
5.5.1 Описание входных и выходных данных.................................................... 41
5.5.2 Потоки данных.......................................................................................... 41
5.5.3 Описание программных компонентов модуля.......................................... 42
6 ТЕСТИРОВАНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ.................. 43
7 ОХРАНА ТРУДА, ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ
ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ............................. 45
7.1 Анализ условий труда в помещении............................................................ 45
7.2 Мероприятия по улучшению условий труда................................................ 47
7.2.1 Электромагнитные излучления................................................................. 47
7.2.2 Освещенность............................................................................................ 47
7.2.3 Шум........................................................................................................... 48
7.2.4 Микроклимат............................................................................................. 48
7.2.5 Электробезопасность................................................................................. 49
7.2.6 Эргономика................................................................................................ 49
7.3 Расчет искусственного освещения для помещения...................................... 50
7.4 Мероприятия по обеспечению пожарной безопасности............................... 52
7.5 Безопасность жизнедеятельности................................................................. 53
7.6 Грнажданская оборона................................................................................. 60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................................................................. 69
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ................................................. 70
Приложение А ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ..................................................... 72
Приложение Б РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ......................................... 74
Приложение В ЭКРАННЫЕ ФОРМЫ............................................................... 75
Приложение Г ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ......................................................... 77
Приложение Д ПЕРЕЧЕНЬ ЗАМЕЧАНИЙ НОРМОКОНТРОЛЕРА К ДИПЛОМНОМУ ПРОЕКТУ.......................................................................................................... 83
1. Тренировка каскадной детекции объектов [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://se.mathworks.com/help/vision/ug/train-a-cascadeobject-detector.html#btugex8.
2. Рогозин, О.В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания в задаче визуальной идентификации / О.В. Рогозин, С.А. Кладов. – М. : Мир, 2013. – 61 c.
3. Головко, В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями / В.А. Головко. – Брест: БПИ, 1999. – 260 с.
4. Журавлёв, Ю.И. Распознавание. Классификация. Прогноз. Математические методы и их применение. / Ю.И. Журавлёв – Вып.2. – М. : Наука, 1989. – 163 с.
5. Колесников, С. Распознавание образов. Общие сведения / С. Колесников // Сайт газеты «Компьютер-Информ» [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.ci.ru/inform03_06/p_24.htm
6. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации. / С. Осовский – М. : Финансы и статистика, 2002. – 89 с.
7. Попко, Е. Распознавание образов : с чего начинать / Е. Попко // Класс робототехники [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://robotclass.ru/распознавание-образов-с-чего-начинат/
8. Система видеонаблюдения. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// http://ru.wikipedia.org/wiki/Система_видеонаблюдения/
9. Торстен, А Видеоаналитика: Мифы и реальность /
А. Торстен, К. Иво, Л. Харальд // Security Focus – 2012. – c 111-116.
10. Алпатов, Б.А. Алгоритм оценки местоположения объекта на двумерном изображении / Б.А. Алпатов, А.А. Селяев // Изв. вузов. Приборостроение – 1988 – Т. XXXI. № 5. – С. 3-6.
11. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. Сойфера В.А. – 2-е изд., испр. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 784 с.
12. Головко, В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей / В.А. Головко – Брест: БПИ, 1999. – 228 с.
13. Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры» для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» / П.Г. Круг – М : МЭИ, 2002. – 216 с.
14. Хайкин, С. Нейронные сети. Полный курс / С.Хайкин; [пер. с анг]. – М. : Издательский дом Вильямс, 2006. – 1104 с.
15. Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов – М. : Физматлит, 2001. – 224 с.
16. Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы : учебное пособие для студентов специальностей 010502 «Прикладная информатика (по областям)», 230201 «Информационные системы и технологии» вузов региона / О. С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: КнАГТУ, – 2006. – 136 с.
17. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс – М: Техносфера, 2005. – 1072 с.