Данная работа посвящена разработке системы определения расстояния по равномерной метрической шкале на фотоизображениях на основе многослойной нейронной сети. В качестве равномерной метрической шкалы используется миллиметровая линейка. Поставленная задача была интерпретирована как задача нахождения и подсчета объектов на фотоизображениях. Объектами в данной работе являются деления шкалы миллиметровой линейки. Обнаружение и подсчет делений на фотоизображениях позволяет вычислить расстояние в миллиметрах. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Создание собственного набора данных для обучения нейронной сети. 2. Изучение современных моделей нейронных сетей для решения задачи нахождения объектов. 3. Выбор оптимального варианта нейронной сети для решения поставленной задачи. 4. Разработка системы определения расстояния на основе выбранной нейронной сети. Для обработки исходных данных, которые представляют из себя набор фотоизображений с миллиметровой линейкой, а также для обучения нейронной сети была использована открытая программная библиотека – TensorFlow. Основной результат работы – разработанная на основе многослойной нейронной сети система, которая решает задачу обнаружения и подсчета делений, что в конечном итоге позволяет определить расстояние на фотоизображениях.

This work is devoted to the development of a system for determining the distance on a uniform metric scale in photographic images based on a multilayer neural network. Uniform metric scale is a millimeter ruler. The task set was interpreted as the task of finding and counting objects in the photo image. The objects in this work are the divisions of the scale of the millimeter ruler. Detection and calculation of graduations on the photo image allows calculating the distance in millimeters. The research set the following goals: 1. Creating a data set for neural network training. 2. Study of modern neural network models to solve the problem of finding objects. 3. Selection of the optimal variant of the neural network to solve the task. 4. Development of distance determination system based on the selected neural network. An open software library – TensorFlow, was used for processing the initial data, which is a set of photo images with a millimeter ruler, and for neural network training. The main result of the work is a system developed on the basis of a multilayer neural network which solves the problem of detection and calculation of divisions, which ultimately allows to determine the distance in the photographs.

• titulnik_Zakharova.pdf (p.1-3)
• osnovnoy_text_diplom.pdf (p.4-26)