Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код |
564310 |
Дата создания |
2016 |
Страниц |
77
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ 7
Назначение, классификация и устройство железнодорожных переездов 7
Устройство систем видеонаблюдения за железнодорожными переездами 16
Патентные исследования устройств обеспечения безопасности на железнодорожном переезде 19
Выбор поля для исследований 19
Результаты патентных исследований 20
Исследования непатентных источников 25
Сравнительный анализ алгоритмов обработки видео 28
Выделение контуров (границ) 40
Основные методы выделения контуров 42
Детектор границ Канни 45
Выделение контура методом Marr-Hildreth 52
Программные средства для работы с изображениями 53
Библиотека OpenCV 53
Библиотека OpenCL 54
Image Processing Toolbox от MATLAB 55
Глава 2. Разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения неподвижных объектов 58
Обоснование и описание выбора принципа действия системы 58
Описание структуры системы 61
Описание алгоритма функционирования системы 62
Глава 3. Экономическая часть. Оценка затрат на проведение НИР по разработке видеосистемы 65
Глава 4. Безопасность жизнедеятельности. Оценка условий работы оператора видеосистемы. 66
Заключение 67
Библиографический список 68
Введение
ВВЕДЕНИЕ
Увеличение темпов роста количества автомобилей в России и появление высокоскоростных поездов создают дополнительные трудности для обеспечения безопасности движения через железнодорожные переезды. Проблема обеспечения безопасности железнодорожных переездов является актуальной не только для России, но и для большинства промышленно развитых стран. Недостаточная эффективность работы этих объектов приводит к простоям автотранспорта и дорожно-транспортными происшествиями (ДТП) с тяжкими последствиями. Кроме того, не исключена возможность умышленного совершения теракта.
Расследования ДТП на переездах показывают, что они происходят из-за нарушений водителями автотранспортных средств правил дорожного движения (объезд закрытых шлагбаумов, проезд на запрещающий сигнал светофора). Основными причинами ДТП на железнодорожных переездах являются невнимательность, беспечность, торопливость, лихачество, а порой и преступная халатность.
Специалистами ОАО «РЖД» подсчитано, что ДТП на переездах негативно сказались на работе железных дорог, в частности, нанесены повреждены подвижному составу, произошел перерыв в движении поездов, кроме того компании был причинен значительный материальный ущерб. В создавшихся условиях особую актуальность приобретают вопросы обеспечения безопасности движения через железнодорожные переезды.
Эффективные средством обеспечения безопасности является установка систем видеонаблюдения и предупреждения машинистов о вероятной аварии на переезде.
Настоящее время характеризуется бурным развитием систем видеонаблюдения и внедрением их во все сферы деятельности (промышленность, транспорт). Современные разработки позволяют осуществлять IP-видеонаблюдение на объектах, а также строить полнофункциональные видеосистемы, которые объединяют в единой интегрированной архитектуре средства трансляции видео, информационных данных и коммуникации. Наблюдение за транспортом, в том числе за железнодорожными переездами позволяет решать такие задачи, как контроль правил дорожного движения, мониторинг загруженности переездов и прочее. Важнейшим компонентом систем слежения за транспортом являются эффективные алгоритмы обработки видеопоследовательности систем компьютерного зрения, способные отслеживать на видео передвижение автомобилей и пешеходов на железнодорожных переездах. Как правило, подобные алгоритмы называют видеоаналитикой.
Внедрение и использование систем видеоаналитики в сферах обеспечения безопасности, охраны и наблюдения, является наиболее очевидным вариантом решения проблемы безопасности большого города или объекта специального назначения, к которым следует отнести и железнодорожный переезд. Использование автоматизированных систем позволит снизить до минимума участие в процессе оператора или вовсе исключить человеческий фактор.
Представленная работа посвящена решению актуальной задачи по разработке видеосистемы для обнаружения неподвижных объектов на железнодорожных переездах.
Фрагмент работы для ознакомления
Заключение
В работе была решена актуальная задача по разработке видеосистемы для обнаружения неподвижных объектов на железнодорожных переездах.
В ходе работы был произведён анализ предметной области, патентный поиск и исследования, которые позволили установить применяющиеся для решения подобных задач методы.
Так, было установлено, что используются различные способы обнаружения объектов, в том числе при помощи анализа изображений, снимаемых с видеокамеры. Было принято решение использовать именно такой подход.
Был произведён анализ методов анализа изображений, обнаружения объектов, и было установлено, что перспективным является метод вычитания фона. Однако, также было выявлено, что ввиду специфики задачи - разных погодных условий, разного освещения - данный подход может быть недостаточно эффективен.
Дополнительный анализ с целью поиска способов упрощения и повышения надёжности и эффективности алгоритма вычитания фона привёл к принятию решения использовать не один фон, а наборы допустимых фонов с возможными допустимыми объектами, и работать не с цветными изображениями, а с бинарными представлениями контуров объектов, для уменьшения объёма занимаемого в памяти эталонными изображениями вида переезда места.
Были рассмотрены методы выделения контуров. В частности, был подробно проанализирован с точки зрения реализации в программе перспективный алгоритм Канни.
Далее, была синтезирована структура и алгоритм фунцкионирования системы, и исходя из них составлена функциональная схема устройства и подобраны элементы системы.
Список литературы
Библиографический список
1. Миненко Е. Ю., Кусморова Ю. А. Общая характеристика железнодорожных переездов и показателей безопасности движения через них // Молодой ученый. — 2014. — №17. — С. 80-83.
2. https://www.roi.ru/21892/
3. Brown S., Rose J. Architecture of FPGAs and CPLDs: A tutorial // IEEE Des. Test Comput. 1996. Vol. 13, № 2. P. 42–57.
4. Официальный сайт Xilinx. Ссылка: http://www.xilinx.com/.
5. Официальный сайт Altera. Ссылка: https://www.altera.com/.
6. Oruklu E. System-on-Chip Design Using High-Level Synthesis Tools // Circuits Syst. 2012. Vol. 03, № 01. P. 1–9.
7. Минь Н.К. Методы и алгоритмы обработки изображений в системах технического зрения промышленных робототехнических комплексов. Московский Государственный Технический Университет имени Н.Э. Баумана, 2015. 136 p.
8. Aresh K.N., Ahender M.M. FPGA Based Implementation of Image Edge Detection using Canny Edge Detection Algorithm // Int. J. Sci. Engeneering Techology Res. 2014. Vol. 03, № 29. P. 5840–5844.
9. Engineering T. Hardware Implementation of Edge Detection Algorithm-A Review 1,2 // Int. J. Eng. Dev. Res. 2014. Vol. 3, № 2. P. 55–56.
10. Intel Corporation B., OpCV. The OpenCV Tutorials 2.3. 2011. P. 351.
11. Munshi A. OpenCL 1.2 Specification // Version 1.2. 2012. P. 380.
12. Toolbox I.P. Image Processing Toolbox // Image Process. 2004. P. 1–4.
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: 0.00441