Создание многозадачной системы распознавания

Большинство имеющихся программных продуктов для распознавания образов в видеопотоках или на стационарных изображениях ориентировано на распознавание конкретных объектов (только людей, только машин, и т.д.), причем в них, как правило, заложен только один метод распознавания. Поэтому каждая такая система решает одну конкретную задачу методом, заложенным в базу моделей системы на этапе ее создания.

Основным отличием предлагаемой архитектуры является ее гибкость в том смысле, что она позволяет использовать эту систему в качестве конструктора различных систем распознавания для бизнеса и охраны объектов, причем в базу моделей этой системы пользователем могут добавляться новые методы.

Цель работы – разработать многозадачную систему распознавания.

Предмет изучения настоящей работы – обнаружение и распознавание объекта на определённой области исследования.

Объекты изучения работы – все (или часть объектов согласно установленным пользователем опциям) объекты, которые может распознавать библиотека ImageAI.

Требования к проектируемой системе:

1) удобный и функциональный интерфейс, позволяющий пользователю без труда выполнить поставленную ему задачу;

2) наглядность представления имеющейся информации;

3) быстрая скорость работы алгоритмов;

4) динамичность и интерактивность.

Для достижения заданной цели необходимо выполнение следующих задач:

1) проектирование интерфейса пользовательской формы и логики работы системы;

2) осуществление программирования модулей;

3) создание метода вырезки области на изображении и видео-потоке;

4) создание метода улучшения качество получаемого изображения;

5) реализация условий наблюдения и сигнализации;

6) реализация метода распознавания на всем получаемом изображении и на выделенной пользователем области;

7) реализация отчета о распознавании;

8) тестирование системы и последующий анализ результатов. Основные средства – Python 3.11, библиотеки: PyQt6,

OpenCV(cv2), torch, numpy [5].

ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................... 3

1. Современные библиотеки распознавания объектов на Python.................. 6

1.1 Основные библиотеки и используемые методы Python........................... 6

1.2 Выбор метода распознавания объектов................................................... 8

2. Существующие системы распознавания объектов в бизнесе................... 11

2.1 Системы распознавания в маркетинге.................................................... 11

2.2 Системы распознавания в биологии....................................................... 13

2.3 Система распознавания для парковок.................................................... 14

3. Создание многозадачной системы распознавания................................... 16

3.1 Описание интерфейса программы.......................................................... 19

3.2 База данных............................................................................................. 19

3.3 Блок фильтрации изображения............................................................... 21

3.4 Форма выбора объекта обнаружения.................................................... 26

3.5 Форма выбора условия обнаружения.................................................... 29

3.6 Отчёт о ходе выполненного анализа...................................................... 30

3.7 Вырезка фрагмента изображения.......................................................... 31

3.8 Функция перехода между изображениями............................................. 31

4. Демонстрация работы многозадачной системы распознавания............. 33

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................. 37

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ............................................................................. 40

ПРИЛОЖЕНИЯ............................................................................................. 42

Приложение 1. Метод проверки распознанных объектов........................... 42

Приложение 2. Метод отработки кадра,фильтрация.................................. 43

Приложение 3. Метод работы с изображением........................................... 45

Приложение 4. Метод отрисовки границ объектов..................................... 50

Приложение 5. Метод обработки видеопотока................................................. 51