ВКР: Разработка мобильного приложения для распознавания дорожных знаков

Аннотация

Объектом исследования данной работы является использования технологии компьютерного зрения для распознавания знаков дорожного движения. Целью работы является расширение, закрепление и систематизация знаний по изучению технологии компьютерного зрения и разработка мобильного приложения, использующего эту технологию. Результатом работы станут полученные знания в процессе изучения данного вопроса и программное обеспечение реализующее функцию компьютерного зрения.
Работа содержит 2 таблицы, 84 рисунка, 1 приложение, состоит из 126 страниц и ссылается на 15 источников.
Ключевые слова: машинное обучение, модель, изображение, графический образ, ключевые признаки.

Содержание

Введение
1. Обзор существующих систем распознавания дорожных знаков
1.1 Общая архитектура существующих систем
1.2 Система Road Sign Information для автомобилей Volvo
1.3 Система Speed Limit Assist для автомобилей Mercedes
1.4 Система Traffic Sign Recognition для автомобилей Opel
2. Сравнение алгоритмов, используемых для распознавания графических образов
2.1 Алгоритм обнаружения по форме
2.2 Алгоритм обнаружения по цвету
3. Использование сверточных нейронных сетей
3.1 Описание и принцип работы
3.2 Функциональная модель SADT (IDEF0) проекта мобильного приложения
3.3 Информационная модель IDEF1X проекта мобильного приложения
3.4 Описание технологии машинного обучения Tensorflow
3.5 Обучение модели сверточной нейронной сети по технологии Tensorflow
3.6 Импорт библиотеки Tensorflow lite и обученной модели в проект Android studio
4. Описание проекта мобильного приложения
Заключение
Список литературы
Приложения

Введение

Распознавание дорожных знаков является актуальной задачей для систем автоматического управления автомобилем, мониторинга технического состояния знаков, помощи водителю, особенно при низкой видимости и, как следствие, при контроле обстановки на дороге.
Решению данной задачи посвящено большое количество исследований. Разработано значительное количество алгоритмов распознавания знаков автомобильными компаниями, но каждый из этих алгоритмов не решает в полной мере настоящую задачу в силу ограниченного взгляда и ресурсов автомобильных компаний, направленных на проработку этого вопроса. Также, будучи ИТ-специалистом, невозможно внести изменения в программный код системы распознавания дорожных знаков, так как, зачастую, данная разработка является интеллектуальной собственностью компании и не распространяется под свободной лицензией в виде открытого исходного кода.
При создании системы распознавания выделяют, в основном, 3 этапа: детектирование дорожного знака, распознавание формы знака и классификацию – при этом этапы детектирования и распознавания зачастую объединены вместе. Существуют методы детектирования объектов, использующие информацию о форме и цвете объекта, и основанные на применении технологий машинного обучения. Решение