ВКР: Разработка системы компьютерного зрения для анализа автомобильного трафика»

Аннотация
Тема выпускной квалификационной работы: Разработка системы «умный светофор» с помощью компьютерного зрения для анализа автомобильного трафика.
Целью выпускной квалификационной работы (ВКР) является создание программного обеспечения (ПО) для технологии «умный светофор» использующая компьютерная зрение для анализа автомобильного трафика с с получаемого изображения.
Объект ВКР является распознавание объектов на изображении.
Предмет ВКР является алгоритм распознавания автомобильного трафика на изображении с использованием методов компьютерного зрения.
Задачи работы:
- Изучить метод локализации и локализации изображения при помощи машинного обучения;
- Изучить принцип работы и взаимодействия структуры машинного обучения;
- Разработать алгоритм, решающий практико-ориентированную задачу;
- Собрать обучающий материал для реализации машинного обучения;
- Протестировать разработанное решение и провести анализ полученных результатов.
Структура ВКР состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы.
Во введении формулируется цель, ставятся задачи и описывается актуальность исследуемой области и практической задачи.
В первой главе рассматривается задача компьютерного зрения для классификации объектов на изображении, описываются актуальные методы и приводится обоснование выбранного подхода.
Во второй главе разрабатываются основные программные модули, проектируется макет системы, реализуется программное решение и проводится его тестирование.
В третьей главе проводиться подборка обучающего материала для машинного обучения и тестирование полученного программного обеспечения на данных обучающего материала.

Содержание

Введение
1 Анализ методов классификации и локализации
1.1 Анализ задачи распознавания объектов на изображении
1.2 Анализ принципа работы искусственной нейронной сети
1.2.1 Общие понятия нейронных сетей
1.2.2 Функция активации и основы обучения нейронной сети
1.2.3 Анализ методов обучения нейронных сетей
1.2.4 Описание сверточной нейронной сети
2 Выбор и реализация алгоритма для анализа трафика на основе сверточных нейронных сетей
2.1 Описание принципа работы алгоритма Single Shot MultiBox Detector
2.2 Создание модели рабочее программы
2.3 Реализация модели
3 Обучение и оценка точности реализованного алгоритма для распознавания.
3.1 Создание набора изображений для обучения нейронной сети
3.2 Обучение и тестирование модели для распознавания объектов на изображении.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Введение

В настоящее время системы видеонаблюдения становятся все сложнее в управление со стороны человека, что приводит к увеличению разных угроз системе и оператору, который уже не может полностью уследить за всеми возникающими угрозами. Проблема распознавания образов очень важна в наше время, так как существенное количество сигналов, поступающих единовременно, значительно осложняют жизнь современного человека.
Также с каждым годом добавляются все новые задачи для видеонаблюдения, на которые уже не способен человек просто наблюдая за видеокамерами или приборами. Во многих