Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
501733 |
| Дата создания |
2016 |
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 18 ноября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Описание
Целью работы является разработка метода и алгоритмов распознавания дорожной информации с повышенной дальностью, обеспечивающего своевременное информирование водителя о потенциально опасных объектах.
В соответствии с поставленной целью сформулируем основные задачи работы:
представить обзор существующих методов цифровой диагностики дорожной сети;
рассмотреть характерные визуальные признаки при распознавании дорожных знаков;
рассмотреть математическая модель обнаружения объекта и ее реа-лизацию в виде нейронной сети;
разработать алгоритмы для автоматизированной системы распозна-вания дорожных знаков;
представить результаты внедрения автоматизированного процесса регистрации элементов автомобильных дорог, в частности, системы распознавания дорожных знаков.
Содержание
Введение 3
1. Методы и устройства распознавания визуальной информации
распознавания дорожных знаков 5
1.1. Цели и задачи автоматизации технологического
процесса мониторинга дорожной сети 5
1.2. Обзор существующих методов диагностики
с использованием цифровых технологий 11
2. Алгоритмизация автоматизированной системы
при распознавании дорожных знаков 19
2.1. Выявление характерных визуальных признаков
при распознавании дорожных знаков 19
2.2 Математическая модель обнаружения объекта 23
2.3. Реализация и использование нейронной сети 29
для распознавания дорожных знаков
3. Повышение производительности алгоритмов
распознавания образов 34
3.1. Разработка алгоритмов обучения для автоматизированной
системы распознавания дорожных знаков 34
3.2. Экспериментальные исследования разработанных
методов и алгоритмов 39
3.3. Результаты внедрения автоматизированной системы
для системы распознавания дорожных знаков 42
Заключение 47
Список литературы 48
Список литературы
1. Анцев, Г.В. К вопросу формирования эталонных изображений для оптикоэлектронной бортовой системы автоматического распознавания объектов / Г.В. Анцев, А.А. Макаренко, JI.C. Турнецкий// Идентификация систем и задачи управления: труды VII международной конференции SICPRO 08. - Москва, Институт про-блем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2008. - С. 2130-2139.
2. Архипов A.E. Быстрая сегментация текстовых строк при распознавании изображений // Распознавание-99: Сб. материалов 4 Международной конференции. - Курск, 1999. - С. 58-60.
3. Архипов А.Е. Система технического зрения для распознавания текста (символов) // Распознавание опти-ческих изображений. / Под общей ред. Ю.С. Сагдулаева, B.C. Титова. - Ташкент: ТЭИС, 2000. - 313 с.
4. Беляков А.Б., Куприянов Ю.М., Стальнов С.А., Система мониторинга улично-дорожной сети. Дорожная лаборатория НИИМК МАДИ (ТУ). «Методы и средства повышения надежности материалов и сооружений на автомобильных дорогах. Сборник научных трудов.», М., МАДИ (ТУ), 2000. с. 184
5. Васильев А.П., Яковлев Ю.М., Правила диагностики и оценки состояния автомобильных дорог (взамен ВСН 6-90). - М.: Изд. №634., 2002г. 137с.
6. Горелик A.Л., Скрипкин В.А., Методы распознавания. - М:Высш. Шк., 1982 - 232с.ил.
7. Дуда Р., Харт П., Распознавание образов и анализ сцен. : Пер. с англ. -М.: «Мир», 1976 г., 502с.
8. Загоруйко Н.Г. Методы быстрого поиска ближайшего аналога в большой базе изображений [Текст]/ Н.Г. Загоруйко, И.А. Борисова, В.В. Дюбанов, O.A. Кутненко// Математические методы распознавания образов: 13-я Всероссийская конференция: Сборник докладов,- М.: МАКС Пресс, 2007. - С. 131-134.
9. Ищенко И.С. Городской контроль качества дорожно-ремонтных работ в Москве. - М.: Стройиздат, 1997. - 160 с.: ил.
10. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. - М.: «Вильямс», 2001. 286с.
11. Катыс, П.Г. Системы машинного видения с интеллектуальными видеодатчиками / Катыс П.Г., Катыс Г.П // Информационные технологии: - 2001 -№ 10.-С. 28-33.
12. Кременец Ю.А. Технические средства организации дорожного движения; учебник для вузов. / Ю.А.Кременец, М.П.Печерский, М.Б.Афанасьев. - М.: ИКЦ «Академкнига», 2005. - С.7-17).
13. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. - М.: Физматлит. - 2001. - 784 с.
14. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. М.: Машиностроение, 1990. 320 с.
15. Сырямкин, В.И. Системы технического зрения: Справочник [Текст]/ В.И. Сырямкин, B.C. Титов, Ю.Г. Якушенков и др. // Под общей редакцией В.И. Сырямкина, B.C. Титова. - Томск: МГП "РАСКО". - 1993. - 367 с.
16. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений: ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. - Введ. 2002-11-01.- М.: Изд- во стандартов, 2002. - 31 с.
17. Труфанов, М.И. Автоматическое оптико-электронное устройство для получения детализированных изо-бражений объектов [Текст] / М.И.Труфанов // XLI Всероссийская конференция по проблемам математики, информатики, физики и химии. Тезисы докладов. Секции физики. - М.: Изд-во РУДН. - 2005.-С. 112-114.
18. Титов, B.C. Оптико-электронные системы распознавания и анализа трехмерных динамических объектов [Текст]: Монография / B.C. Титов, С.С. Тевс, М.И. Труфанов. - Курск: Курск, гос. тех. ун-т., 2008. - 142 е.: ил.
19. Труфанов, М.И. Способ обнаружения препятствий перед автомобилем по последовательности изображений / М.И. Труфанов, Д.В. Титов//Медико-экологические информационные технологии1 - 2009: сборник материалов XII НТК / Курск, гос. техн. ун-т.'Курск, 2009. - С. 215 -216.
20. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л.Шапиро, Дж. Стокман; Пер. с англ. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.
21. ROMDAS is copyright © 1989-2003 by Data Collection Ltd. http://www.romdas.com/
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00392