Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1091367), страница 15

Файл №1091367 Диссертация (Цифровая обработка телевизионных изображений для обнаружения препятствий на подстилающей поверхности в условиях фотометрических искажений) 15 страницаДиссертация (1091367) страница 152018-01-18СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

В виртуальной средевоссоздана модель университетского помещения, в котором проходятзанятия студентов. Модель помещения представлена на рис. 4.1. Схемавзаимодействиямобильнойплатформысоператором/алгоритмомприкладного телевидения представлена на рис. 4.2.Рис. 4.1. Модель помещения в виртуальной среде113СерверПользовательКанал связиАААлгоритм прикладноготелевиденияРис. 4.2.

Схема взаимодействия с МРПСхематическая модель классов и их взаимодействие приведено на рис.4.3. При старте программы запускается основной класс (Эмулятор),инициализирующий все необходимые объекты: загружает необходимуюрабочую сцену, создает платформу. Класс платформы инкапсулирует в себемеханическую модель платформы и набор датчиков. Взаимодействиепользователя с платформой осуществляется через класс эмулятора, дляобеспечения возможности моделирования канала связи и добавления помех,если это необходимо.Обработчик командпользователяМенеджер сценыУправлениедвигателемЭмуляторПлатформаНабор датчиковНабор алгоритмовприкладного телевиденияМенеджеротрисовки оконТелекамерыРис. 4.3.

Структурная модель виртуальной среды114В качестве набора датчиков в виртуальной среде сейчас реализованы:ультразвуковые датчики;навигатор(позволяетопределитьточныекоординатыплатформы);гироскоп (определяет скорость передвижения);набор телевизионных камер.В некоторых задачах прикладного телевидения, таких как робофутбол,есть потребность в наблюдении за сценой со стороны. Для этого ввиртуальной среде есть дополнительная камера, позволяющая наблюдать зарабочей сценой сверху. Пример изображения с этой камеры показан нарис.4.4.Рис.

4.4. Изображение с камеры-наблюдателя.1154.3. Модель мобильной платформы в виртуальной средеВспециализированнойвиртуальнойсреденатекущемэтапереализована виртуальная трехмерная модель МРП в виде танка, на башнекоторого установлена телекамера, которая производит съемку в видимомдиапазоне. Изображение, с данной телекамеры, в рамках диссертационнойработы является единственным источником данных об окружающей среде,доступным виртуальной модели МРП.

Обработка только этих данныхдолжна позволять МРП изменять скорость и направление своего движения.Для движения реальной МРП управляющими сигналами являются двачисла, модуль которых задает мощность правого и левого двигателей, а знакпоказывает направление вращения вала – вперед или назад. В добавок кэтому,установленныенаМРПцифровыетелекамерыснабженысервоприводами для поворота в двух плоскостях. Они производят повороткамер с постоянной угловой скоростью, и управляющим сигналом для нихслужит величина углов поворота.

Таким образом, любая команда оператора илюбое решение, принимаемое алгоритмом на основе данных обработкисистемы компьютерного зрения, реализуется в виде комбинации чисел –мощность двигателей и углы поворота камер.ВвиртуальнойсредеуправлениедвижениеммоделиМРПосуществляется с помощью операций (рис. 4.5):1. Move (x) – перемещение на x условных единиц вдоль оси O’X’объекта.2.

Turn (S) – поворот на S градусов вокруг оси O’Y’.116YY’TurnXOMoveO’X’ZZ’Рис. 4.5. Движение модели МРП в виртуальной среде: XYZ – мировая системакоординат, X’Y’Z’ – система координат МРПКроме того, по аналогии с вращением телекамер реальной МРП, ввиртуальной среде есть возможность поворота башни платформы спостоянной угловой скоростью – рис. 4.6.X’ωXt’O’Рис. 4.6.

Поворот башни танка. У виртуальной модели по аналогии с реальной МРПесть возможность поворота камеры в горизонтальной плоскости (O’Xt’ – оптическаяось камеры)117Связь между управляющими командами виртуальной модели иреальной МРП представлена на рис. 4.7.XX’SxleftX’DO’Z’xrightO’OxcenterZ’DSDZxrightSxcenterxleftxSDxleft  x right2x right  xleftDРис. 4.7. Связь между командами реальной и виртуальной МРП: пример измененияположения МРП (вверху); геометрические построения (внизу)1184.4. Формирование стратегии поведения модели мобильнойроботизированной платформы в виртуальной средеВ виртуальной среде стратегия поведения МРП реализуется в виденабора правил, каким образом должно изменяться движение мобильногоробота в зависимости от информации, полученной в результате обработкиданных системы прикладного телевидения.

Структура стратегии поведенияприведена на рис. 4.8.Стратегия поведения1. Цель2. ПравилаеслиУсловие 1тоРешение 1еслиУсловие 2тоРешение 2Условие NтоРешение N...еслиПример условия:Объект находится справаX0>ImageWidth/2Пример решения:Повернуть направоVr= – 50Vl=50Рис. 4.8. Структура стратегии поведения МРПДругиепримерырешений-команд:«повернуть налево», «остановиться».119«ускоритьдвижение»,4.5. Интерфейс программыОдним из основных окон в работе программы является окно сизображением, поступающим на вход алгоритма.

Пример окна показан нарис. 4.9.Рис. 4.9. Пример входного изображения с телекамерыВ главе 3 исследовались зависимость различных параметров,влияющих на точность работы системы. В том числе были исследованывнутренние параметры алгоритма. Интерфейс всевозможных настроек,производимых из интерфейса программы, показан на рис. 4.10.Рис. 4.10. Интерфейс конфигурирования системы120Так как в работе алгоритма для исследования требуется частоеизменение некоторых параметров, то они были вынесены на ползунковыерегуляторы.

Так регулятор 1 изменяет пороговое значение для расстоянияМахаланобиса. Регулятор 2 – позволяет изменять тип искусственноналоженного шума. Третий ползунок изменяет амплитуду накладываемогошума. Регуляторы 4 и 5 позволяют изменять яркость и контрастностьвходного изображения.Специфичные параметры программы, не требующие постоянногоизменения, вынесены в отдельный конфигурационный ini файл. Нижеприведен пример ini файла:;Рассчет дисперсии точек, определенных как подстилающая поверхностьDispersionCalc = True;Включить возможность наложения искусственного шумаEnableNoise = True;Включить возможность изменения контрастности изображенияEnableContrastCorrection = True;Автоподстройка порогового значения для расстояния МахаланобисаAutotuningMahDist = False;Автоподстройка контрастности изображенияAutotuningContrast = False;Передать контроль управления алгоритмуEnableAlgorihtmControl = False;Число кластеров в эталонном участкеCurrentModelCount = 3;Число изученных цветовых моделейLerningModelCount = 4;Включить режим следования по путевым точкамEnableWayPointMoving = True;Отображать карту препятсвийBuildObstacleMap = True;Источник получения изображенийImageSource = Camera;Файл для записи исследуемых показателейResultOut = ―C:\\result.txt‖;Включить расчет частоты выходных кадровEnableFPSCounter = TrueКовсемпараметрамiniфайланаписанысоответствующиекомментарии, так что пояснять смысл каждого конфигурационногопараметра смысла не имеет.

Некоторые этих параметров могут создаватьдополнительные окна в интерфейсе системы, так параметр BuildObstacleMap121создает дополнительное, окно с разметкой всего пространства передплатформой. А параметрEnableWayPointMoving отображает на немнеобходимый вектор движения. Примеры окон представлены на рис. 4.11.Рис. 4.11.

Карта препятствий4.6. Примеры работы системы в реальных условияхАлгоритм может использовать в качестве входного параметра какизображениестелекамеры,видеопоследовательность.такПримеристатичноеработыизображениеалгоритмасоилистатичнымиизображениями приведен на рис. 4.12.На изображении представлено 4 вида подстилающих поверхностей:тротуарная плитка;газон из травы;грунтовая дорога;ламинат/линолеум.Из представленных рисунков видно, что алгоритм хорошо справляетсяс различными типами подстилающих поверхностей, а так же с обработкойтеней, имеющихся на рис.

4.12в.122а)б)в)г)Рис. 4.12. Примеры работы системы в реальных условиях: а) тротуарная плитка;б) травянистая поверхность; в) проселочная дорога; г) ламинат (линолеум)1234.7. Краткие выводыРассмотрена универсальнаявиртуальнаясреда,позволяющаяотлаживать алгоритмы прикладного телевидения. Она предоставляетсоздание тестового окружения, позволяющего генерировать изображение сзаранее известной принадлежностью каждого пикселя к определенномуклассу объектов.

Разработанный функционал среды предоставляет широкийнабор возможностей для проверки работоспособности алгоритмов цифровойобработки сигналов не только в рамках данной диссертационной работы, адля широкого круга задач прикладного телевидения.ПредставленоописаниемоделиреальнойМРП,позволяющееэмулировать поведение гусеничной платформы, оснащенной телекамерой.Рассмотрена стратегия формирования поведения платформы в зависимостиот различных условий, получаемых от алгоритма прикладного телевидения.Подобная стратегия может быть использована для различных наземныхроботизированных платформ.Рассмотренинтерфейссистемыобнаруженияпрепятствийнаподстилающей поверхности.

Он предоставляет широкий ряд возможностейдля тонкой настройки алгоритма при проведении различных исследований,таккакестьвозможность(виртуальнаяизменениясреда/тестовоевидеопоследовательность/реальнаявнутреннихподключениярежимовпараметровразличныхработыалгоритмаизображение/тестоваятелевизионнаяалгоритмаимодулейдлякамера),возможностьисследованияподстройкаопционального(воздействиешума/корректировка контрастности). Представленные результаты обработкиреальных изображений подтверждают работоспособность алгоритма вразличных условиях.124ОсновныеЗАКЛЮЧЕНИЕрезультаты диссертации можносформулироватьвследующем виде:1.Предложены алгоритмы цифровой обработки изображений длязадач обнаружения препятствий на подстилающей поверхности мобильнойроботизированной платформой (МРП) с использованием прикладнойтелевизионной системы.

Обнаружение препятствий происходит с помощьюанализа цветового состава подстилающей поверхности, таким образом,снимая ограничение на форму ивысоту препятствия.Прикладнаятелевизионная система включает в себя расчѐтный модуль, обрабатывающийцифровой сигнал, одну обычную цветную телекамеру, которая установленана МРП и приѐмо-передающий блок, производящий обмен данными междурасчѐтным модулем и МРП.2.Разработан алгоритм обнаружения предпястий на подстилающейповерхности.

Минимальная погрешность его работы составляет 5%. Данныйалгоритм постоянно производит обработку эталонной области, так что стечениемвремениповерхностиинформацияобновляется,иоцветовомалгоритмсоставеможетподстилающейадаптироватьсякизменяющимся условиям освещения. Комплексный анализ цветового составаизображения позволяет алгоритму работать в условиях неоднородного тона ифотометрических искажений.3.Исследование оценки влияния числа кластеров, на которыепроисходит разбиение эталонной области, и числа цветовых моделей,хранимых в памяти компьютера, на точность и производительность работыпоказало, что максимальная точность обнаружения сконцентрированаотносительно окрестности [2, 4] для числа текущих моделей и [2, 6] длячисла изученных моделей.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6384
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее