Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка алгоритмов и программ стабилизации видео для автопилота локомотива». Исходные данные по работе: существующие алгоритмы стабилизации видео, применимые к автопилоту локомотива. Данная работа посвящена исследованию и разработке алгоритмов стабилизации и анализу возможностей их применения в автопилоте локомотива. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение алгоритмов стабилизации видео. 2. Рассмотрение особенностей применения видеокамер в автопилоте локомотива. 3. Разработка алгоритмов и программ стабилизации. 4. Исследование возможностей применения алгоритмов. Были рассмотрены особенности работы автопилоты локомотива и требования к программам стабилизации, а именно: алгоритмы должны работать в реальном времени, использовать технологию CUDA и библиотеку OpenCV, работать со стереовидео. На основе существующих решений задачи стабилизации были разработаны алгоритмы, удовлетворяющие этим требованиям. В результаты в работе предложена пара алгоритмов - с более коротким временем обработки на основе цветовой информации для ближних камер локомотива и более качественный и надежный алгоритм на основе warping модели и множественных пространственно-временных траекторий камеры для дальних камер, в которых скорость обработки не так приоритетна.

The subject of the graduate qualification work is “Development of algorithms and programs for video stabilization for autopilot locomotive”. Initial work data: video stabilization algorithms applicable to the autopilot of a locomotive. This work is devoted to the study and development of stabilization algorithms and analysis of the possibilities of their application in the autopilot of a locomotive. Tasks that were solved during the research: 1. The study of video stabilization algorithms. 2. Consideration of the features of the use of video cameras in the autopilot of a locomotive. 3. Development of algorithms and stabilization programs. 4. The study of the possibilities of applying algorithms. The features of working with the CUDA algorithm and the OpenCV library, working with stereo video were considered. Algorithms satisfying these requirements. As a result, algorithms were obtained using a shorter time for processing color data and obtaining a better and more reliable algorithm based on deformation models and multiple spatio-temporal camera paths for distant cameras in which the processing speed is not a priority.