?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Компьютерное зрение в MATLAB для задач детектирования и слежения: учебное пособие
Creators: Худорожков Сергей Иванович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Imprint: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Collection: Учебная и учебно-методическая литература; Общая коллекция
Subjects: Вычислительные машины электронные — Программы
UDC: 004.422.8(075.8)
Document type: Tutorial
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 23.00.00
Speciality group (FGOS): 230000 - Техника и технологии наземного транспорта
DOI: 10.18720/SPBPU/2/i23-95
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Record key: RU\SPSTU\edoc\70320

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Учебное пособие предназначено для студентов, выполняющих курсовое и дипломное проектирование по направлению подготовки 23.04.02 «Наземные транспортно-технологические комплексы», профиль (магистерская программа) 23.04.02_01 «Компьютерные технологии проектирования беспилотных автомобилей и электромобилей». Представленные материалы базируются на материале курсов «Системы автоматизированного проектирования», «Теория систем автоматического управления», «Компьютерные технологии в проектировании транспортных машин». Необходимые справочные материалы приведены в списке литературы и в соответствующих разделах учебного пособия. В работе использованы материалы вебинаров компании MathWorks, Inc.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Оглавление
  • Введение
  • 1. Назначение компьютерного зрения
  • 2. Разработка и моделирование компьютерного зрения
  • 3. Детектирование объектов и слежение
  • 4. Работа с признаками в компьютерном зрении
  • 4.1. SURF метод нахождения признаков
  • 4.2. RANSAC-метод распознавания признаков
  • 5. Метод RANSAC в компьютерном зрении
  • 6. Категориальное распознавание
  • 6.1. PeopleDetector
  • 6.2. Гистограмма направленных градиентов
  • 6.3. Метод опорных векторов
  • 7. Информация о методе «PeopleDetector»
  • 8. Алгоритм Viola-Jones
  • 8.1. Признаки Хаара
  • 8.2. Каскад классификаторов
  • 9. Алгоритм слежения за движущимся лицом (KLT Tracking)
  • 10. Фильтр Калмана
  • 11. Приложение “Ground Truth Labeler App”
  • 12. Примеры использования компьютерного зрения для задач детектирования и слежения
  • 12.1. Отслеживание пешеходов из движущегося автомобиля
  • 12.2 Разработка визуального SLAM алгоритма с применением среды Unreal Engine
  • 12.3 Отслеживание автомобилей с использованием приоритетного обнаружения
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Код программы традиционного детектирования сопоставление с образцом (Pattern Matching).
  • Приложение 2. Код программы SURF-метода нахождения признаков.(MatchCard.m)
  • Приложение 3. Код программы распознавания людей на фото и видео(Face_People_Detection.m)
  • Приложение 4.1. Код программы обнаружения и отслеживания сиспользованием алгоритма KLT.
  • Приложение 4.2 Обнаружение и отслеживание лиц с использованиемвидеосъемки в реальном времени
  • Приложение 5. Код программы использования фильтра Калмана дляобъектного отслеживания.
  • Приложение 6. Код программы отслеживания нескольких объектов наоснове движения.

Usage statistics

stat Access count: 6
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics