Курсовая работа: Обнаружение столкновений на парковке со стоящим транспортным средством
Описание
Оглавление
3
4
Введение
Нейронные сети применяют для распознавания образов и класси-фикации, кластеризации, предсказания или аппроксимации. Машинное обучение применяется для решения сложных задач, которые требуют аналитические вычисления, похожие на то, что делает человеческий мозг. Примеров использования нейросетей очень много. Так, напри-мер, они используются в экономике для предсказания курса валют, в голосовых ассистентах в смартфонах или редакторах фотографий.
Проблема обнаружения и классификации часто используется в ком-пьютерном зрении для распознавания рукописного текста, для распо-знавания лиц или для детектирования номеров транспортных средств с камер видеонаблюдения. В последнее время стала популярна идея бес-пилотного автомобиля. Для реализации этой идеи также нужны ком-пьютерное зрение и машинное обучение.
Для беспилотного автомобиля существует множество подзадач та-кие как обнаружение пешеходов, детектирование и классификация зна-ков дорожного движения, обнаружение светофоров и линий разметки, детектирование других транспортных средств, предсказание поведения пешеходов и прочих машин и множество других задач.
Одной из таких подзадач является обнаружение столкновений ав-томобилей на парковочной ст
| Введение | 5 | |||
| 1. | Цели и задачи работы | 6 | ||
| 1.1. | Цельработы.......................... | 6 | ||
| 1.2. | Поставленныезадачи..................... | 6 | ||
| 2. | Обзор | 7 | ||
| 2.1. | Поискданных ......................... | 7 | ||
| 2.2. | Выбор CNN для обнаружения автомобилей . . . . . . . . | 7 | ||
| 3. | Построение кинематической модели | 10 | ||
| 3.1. | Методы вычисления расстояния до объекта . . . . . . . . | 10 | ||
| 3.1.1. | Определение расстояния методом параллакса . . . | 10 | ||
| 3.1.2. Вычисление расстояния до наблюдаемого объекта | ||||
| по изображениям со стереопар . . . . . . . . . . . | 11 | |||
| 3.1.3. Вычисление расстояние через отношение окружа- | ||||
| ющихобъектов .................... | 12 | |||
| 3.1.4. Вычисление расстояния через угловые размеры объ- | ||||
| екта........................... | 12 | |||
| 3.1.5. Вычисление расстояния по углу наклона и высоте | ||||
| камеры ......................... | 13 | |||
| 3.1.6. | Итоговые методы для нахождения дистанции от | |||
| камерыдоавтомобиля . . . . . . . . . . . . . . . . | 14 | |||
| 3.2. | Предобработкавидео..................... | 14 | ||
| 3.2.1. | Матрица внутренних характеристик камеры . . . | 14 | ||
| 3.2.2. | Калибровкакамеры.................. | 15 | ||
- Вычисление расстояния до автомобиля с учетом угла на-
| клона видеорегистратора | 16 | |
| 5. | Алгоритм | 18 |
| 6. | Эксперименты | 19 |
3
| 6.1. | Эксперименты, основанные на видео с YouTube . . . . . | 19 |
| 6.2. | Эксперименты, основанные на сгенерированных видео . | 21 |
| 6.3. | Результаты экспериментов . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 23 |
| 7. Итоговые результаты | 25 | |
| Список литературы | 26 | |
4
Введение
- настоящее время, искусственный интеллект начал пользовать-ся огромной популярностью, связанной с появлением вычислительных мощностей, которых хватает на конструирование мощных нейросетей.
Нейронные сети применяют для распознавания образов и класси-фикации, кластеризации, предсказания или аппроксимации. Машинное обучение применяется для решения сложных задач, которые требуют аналитические вычисления, похожие на то, что делает человеческий мозг. Примеров использования нейросетей очень много. Так, напри-мер, они используются в экономике для предсказания курса валют, в голосовых ассистентах в смартфонах или редакторах фотографий.
Проблема обнаружения и классификации часто используется в ком-пьютерном зрении для распознавания рукописного текста, для распо-знавания лиц или для детектирования номеров транспортных средств с камер видеонаблюдения. В последнее время стала популярна идея бес-пилотного автомобиля. Для реализации этой идеи также нужны ком-пьютерное зрение и машинное обучение.
Для беспилотного автомобиля существует множество подзадач та-кие как обнаружение пешеходов, детектирование и классификация зна-ков дорожного движения, обнаружение светофоров и линий разметки, детектирование других транспортных средств, предсказание поведения пешеходов и прочих машин и множество других задач.
Одной из таких подзадач является обнаружение столкновений ав-томобилей на парковочной ст
Характеристики курсовой работы
Учебное заведение
МГУ им. ЛомоносоваСеместр
Просмотров
1
Размер
1,18 Mb
Список файлов
Обнаружение столкновений на парковке со стоящим транспортным средством.doc
Tortuga
17 июля 2024 в 21:02
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
