Детальная информация

Цыба, Леонид Сергеевич. Исследование методов обнаружения знаков дорожного движения по телевизионному изображению в задаче автономного вождения транспортных средств [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 – Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 – Мехатроника / Л. С. Цыба; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. А. В. Бахшиев ; консультант по нормоконтролю Д. С. Варфоломеев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 3,85 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-3304.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-3304>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-3304-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-3304-r.pdf>.

Дата создания записи: 19.11.2018

Тематика: дорожные знаки; обнаружение объектов; автономные транспортные средства; анализ формы объектов; цветовой анализ

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (3,9 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объектом исследования является алгоритмы обнаружения дорожных знаков для автономных транспортных средств. Целью работы является разработка алгоритма, способного обнаружить знаки дорожного движения, имеющие синий цвет или красный контур, и его реализация на языке программирования. В процессе работы была разработана программа, находящая на изображениях дорожные знаки. В основе программы лежит метод обнаружения на основе цветового деления и соответствия формы. Были произведены расчеты основных показателей классификатора, такие как точность и полнота, определена их зависимость. Реализованное программное решение может быть использовано для навигации автономных транспортных средств для движения по городу.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1 Обзор существующих методов обнаружения знаков дорожного движения
    • 1.1 Общие положения при создании метода
    • 1.2 Метод обнаружения на основе цветового деления, соответствия формы и опорных векторов
    • 1.3 Обнаружение дорожных знаков используя fuzzy artmap
    • 1.4 Метод обнаружение дорожных знаков «в реальной среде»
    • 1.5 Распознавание дорожных знаков, используя нейронные сети
    • 1.6 Цели и задачи работы
    • 1.7 Выводы по разделу
  • 2 Разработка алгоритма обнаружения дорожных знаков
    • 2.1 Математическое описание алгоритма
      • 2.1.1 Алгоритм исходного метода
      • 2.1.2 Достоинства и недостатки метода
      • 2.1.3 Алгоритм модифицированного метода
      • 2.1.4 Способы оценки эффективности
    • 2.2 Программная реализация метода на языке C++
      • 2.2.1 Выбор средств разработки
      • 2.2.2 Обзор средств реализации задачи
      • 2.2.3 Функция OpenCV:inRange
      • 2.2.4 Функция OpenCV:medianBlur
      • 2.2.5 Функция OpenCV: findContours
      • 2.4.6 Функция OpenCV: boundingRect
      • 2.2.7 Функция OpenCV: split
      • 2.2.8 Функция OpenCV: calcHist
      • 2.2.9 Функция OpenCV: createTrackbar
      • 2.2.10 Функция OpenCV: erode и dilate
    • 2.3 Описание программной реализации
    • 2.4 Вывод по разделу
  • 3 Экспериментальная отработка
    • 3.1 План экспериментальной отработки
    • 3.2 Оценка качества работы предложенного метода
    • 3.3 Наложение фильтра и построение гистограмм
    • 3.4 Анализ результатов полученного алгоритма
    • 3.5 Практическое применение метода
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика