Детальная информация

Название: Исследование методов обнаружения знаков дорожного движения по телевизионному изображению в задаче автономного вождения транспортных средств: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 – Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 – Мехатроника
Авторы: Цыба Леонид Сергеевич
Научный руководитель: Бахшиев Александр Валерьевич
Другие авторы: Варфоломеев Д. С.
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: дорожные знаки; обнаружение объектов; автономные транспортные средства; анализ формы объектов; цветовой анализ
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 15.03.06
Группа специальностей ФГОС: 150000 - Машиностроение
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-3304
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

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 Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

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

stat Количество обращений: 99
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика