Для студентов МГУ им. Ломоносова по предмету ДругиеОпределение частичного перекрытия кадра онлайнОпределение частичного перекрытия кадра онлайн
2024-07-182024-07-18СтудИзба
Курсовая работа: Определение частичного перекрытия кадра онлайн
Описание
Оглавление
3
Введение
Интеллектуальные системы помощи водителю (Advanced driver-assistance systems, далее ADAS) облегчают процесс управления транс-портным средством и уменьшают риск столкновения на дороге. Такие системы реагируют на некоторые изменения ситуации на дороге быст-рее человека. На сегодняшний день ADAS активно развиваются, внед-ряются и используются в разных моделях машин. Основные функции таких систем – это автоматическая парковка, экстренное торможение, оповещение водителя о возможном столкновении, подсистема ночного видения и другие.
ADAS-системы используют разные сенсоры для сбора данных и ана-лиза ситуации на дороге: фронтальную и боковые камеры, лидар, аксе-лерометр, гироскоп и т. п. Для своевременного предупреждения водите-ля, например, о возможном столкновении необходимо обрабатывать ви-деопоток с фронтальной камеры в режиме реального времени. Многие потенциально хорошо подходящие
| Введение | 4 | |||
| 1. | Постановка задачи | 6 | ||
| 2. | Требования | 7 | ||
| 3. | Обзор | 8 | ||
| 3.1. | Обзор существующих решений . . . . . . . . . . . . . . . | 8 | ||
| 3.1.1. Обнаружение частично пересекающихся образцов | 8 | |||
| 3.1.2. Обнаружение коллизий с помощью нейронной сети | ||||
| на основе модели нейрона саранчи . . . . . . . . . | 9 | |||
| 3.1.3. | Оптический поток. Метод Лукаса-Канаде . . . . . | 10 | ||
| 3.1.4. | Оптический поток. Метод Фарнебека . . . . . . . | 11 | ||
| 3.2. | Анализ существующих решений . . . . . . . . . . . . . . . | 11 | ||
| 3.3. | Обзор используемых алгоритмов . . . . . . . . . . . . . . | 12 | ||
| 3.3.1. | ФильтрСобеля .................... | 12 | ||
| 3.3.2. ФильтрЛапласа.................... | 13 | |||
| 3.3.3. | Быстрое преобразование Фурье . . . . . . . . . . . | 13 | ||
| 3.3.4. | Усреднение последовательности кадров . . . . . . | 14 | ||
| 3.3.5. Экспоненциальное сглаживание . . . . . . . . . . . | 14 | |||
| 4. | Реализация | 16 | ||
| 5. | Тестирование | 22 | ||
| 5.1. | Производительность...................... | 22 | ||
| 5.2. | Сравнение с ground truth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 22 | ||
| Заключение | 24 | |||
| Список литературы | 25 | |||
3
Введение
Интеллектуальные системы помощи водителю (Advanced driver-assistance systems, далее ADAS) облегчают процесс управления транс-портным средством и уменьшают риск столкновения на дороге. Такие системы реагируют на некоторые изменения ситуации на дороге быст-рее человека. На сегодняшний день ADAS активно развиваются, внед-ряются и используются в разных моделях машин. Основные функции таких систем – это автоматическая парковка, экстренное торможение, оповещение водителя о возможном столкновении, подсистема ночного видения и другие.
ADAS-системы используют разные сенсоры для сбора данных и ана-лиза ситуации на дороге: фронтальную и боковые камеры, лидар, аксе-лерометр, гироскоп и т. п. Для своевременного предупреждения водите-ля, например, о возможном столкновении необходимо обрабатывать ви-деопоток с фронтальной камеры в режиме реального времени. Многие потенциально хорошо подходящие
Характеристики курсовой работы
Предмет
Учебное заведение
МГУ им. ЛомоносоваСеместр
Просмотров
1
Размер
673,5 Kb
Список файлов
Определение частичного перекрытия кадра онлайн.doc
Tortuga
18 июля 2024 в 09:00
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
