Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1091367), страница 16

Файл №1091367 Диссертация (Цифровая обработка телевизионных изображений для обнаружения препятствий на подстилающей поверхности в условиях фотометрических искажений) 16 страницаДиссертация (1091367) страница 162018-01-18СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 16)

Частота выходной видеопоследовательности при125этом составляет 22–18 кадр/с, что соответствует максимальной скоростипередвижения МРП в помещении 1 м/с.4.Разработана модификация алгоритма минимизации энтропии дляудаления теней с телевизионного изображения, позволяющая увеличитьпроизводительность алгоритма до 37,5 раз за счет сужения области поискаинвариантного направления. Прирост в скорости не связан с увеличениемминимальной погрешности, которая составляет 9%.5.Предложен способ автоподстройки параметров решающегоправила в задаче цветового анализа изображений для обнаруженияпрепятствий на подстилающей поверхности. Показано, что эмпирическиподобранное значение параметра позволяет минимизировать погрешностьработы системы в условиях фотометрических искажений.6.Исследовановлиянияшуманасистемуобнаруженияпрепятствий.

Определен средний порог в 26,8 дБ, при котором систематеряет работоспособность. Установлено, что алгоритм наименее устойчив квлияниюшуматипа«соль-перец»инаиболееустойчивкмультипликативному шуму.7.Исследовановлияниеразличныхисточниковвнешнегоосвещения на точность работы алгоритма обнаружения препятствий.Проанализированыследующиеисточники:естественноеосвещение,естественное освещение в пасмурную погоду, светодиодная лампа, лампанакаливания и люминесцентная лампа холодного света. При всех источникахсвета алгоритм сохранил свою работоспособность.8.Исследовановлияниеуровняосвещѐнностинаработоспособность системы. Определено, чтопри сильном уменьшенииосвещенностиинформации.происходитпотеряцветовойРезультатыпоказали, что на уровне в 25 люкс алгоритм теряет работоспособность.

Вцелом алгоритм показал устойчивость к низкому уровню освещения.1269.Исследована возможность автокорректировки контрастностивходного изображения. В ходе экспериментального исследования определеннаилучший уровень контрастности, соответствующий 60.10.Разработанавиртуальнаясреда,позволяющаяэмулироватьработу системы в университетском помещении. Среда использовалась длягенерации тестовых размеченных видеопоследовательностей, используемыхприисследованиипредоставляеталгоритма.широкийРазработанныйнаборвозможностейфункционалдлясредыпроверкиработоспособности алгоритмов цифровой обработки изображений не тольков рамках данной диссертационной работы, но и для широкого круга задачприкладного телевидения.127СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.Абдрахманова А.М., Намиот Д.Е.

Использование двумерныхштрихкодов для создания системы позиционирования и навигации впомещении // Прикладная информатика, №1, СПб: Лань, 2013. С. 31-39.2.Алпатов Б.А. Оценивание параметров движущегося фрагментадвумерногоизображения.–Техникасредствсвязи.Сер.Техникателевидения, 1991, № 2, С. 77-81.3.Алпатов Б.А., Бабаян П.В.

Разработка алгоритма слежения зафоновым изображением для видеокомпьютерной системы обнаружения иопределения координат движущихся объектов // Проблемы математическогомоделирования и обработки информации в научных исследованиях: Сб. науч.тр. – Рязань: РГРТА, 2003, С.

3-15.4.Анисимов Б.В., Злобин В.К., Курганов В.Д. Распознавание ицифровая обработка изображений. – М.: Высшая школа, 1983. – 294 с.5.Апальков И.В. Усовершенствование алгоритмов удаления шумаиз изображений на основе модифицированных критериев оценки качества:автореф. дис. к-та тех. Наук: 05.12.04 / И.В. Апальков. М., 2008.6.Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментацияизображений: Методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника,1987, №10, С. 6-24.7.Барский А.Б.

Нейронные сети: распознавание, управление,принятие решений. – М.:Финансы и статистика, 2004. 176 c.8.Барсуков Ф.И., Величкин А.И., Сухарев А.Д. Телевизионныесистемы летательных аппаратов / Под ред. А.И. Величкина. – М.: Сов. радио,1979. – 256 с.9.дляБернюков А.К. Использование процедур цифрового ограничениявычислениявекторапризнаковраспознаваемыхобразовПроектирование и технология электронных средств, 2013, №2. С. 2-4.128//10.Бесконтактная одометрия в составе бортовых навигационныхсистем / Соколов С. М., Платонов А. К., Богуславский А.А., Куфтин Ф. А.,Моксин К.

А. // Известия ЮФУ. Технические науки . 2010. №3. С. 64-68.11.Богучарский С. И., Машталир С. В. Анализ текстур впоследовательности изображений на основе векторного квантования //Радіоелектроніка, інформатика, управління . 2014. №2 (31). С. 94-99.12.Васильев Ю. Э., Беляков А. Б., Кочетков А. В., Беляев Д.

С.Диагностика и паспортизация элементов улично-дорожной сети системойвидеокомпьютерного сканирования // Интернет-журнал Науковедение . 2013.№3 (16). С. 1-7 .13.Вишневский В. М., Ларионов А. А., Целикин Ю. В. Анализ иисследованиеметодовпроектированияавтоматизированныхсистембезопасности на автодорогах с использованием новых широкополосныхбеспроводных средств и RFID технологий // T-Comm .

2012. №7. C. 48-54.14.Войновский В. А., Купцов А. В. Причины некорректных измеренийдальностей с помощью лазерных дальномеров, используемых в вооружѐнныхсилах // ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ . 2013. №2. С.48-58.15.Выголов О.В., Желтов С.Ю., Визильтер Ю.В. Обнаружениепрепятствий перед наземным мобильным объектом в бортовой системетехнического стереозрения реального // Техническое зрение в системахуправления мобильными объектами, выпуск 4 .–М.:УНИВЕРСИТЕТ, 2011.С.

202-215.16.Гоноболев А. С., Когочев А. Ю., Лекарев А. О. Системаобнаружения препятствий для мультикоптера // Resources and Technology,выпуск 2, 2014, С. 121-126.17.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.:Техносфера, 2005. 1104 с.18.Гридин В.Н, Титов В.С., Труфанов М.И. Адаптивные системытехнического зрения. – М.: Наука, 2009. 441 с.129Дворкович В.П.,19.Дворкович А.В.Цифровыевидео-информационные системы (теория и практика). Техносфера, 2012. 1008 с.Девочкин О.В., Сегеда С.В. Система обнаружения объекта в зоне20.движения автомобиля, с использованием цифровой обработки изображения //Материалы 77-й международной научно-технической конференции ААИ«Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития иподготовка кадров», Москва, 2012.

С. 11-16.Джакония В.Е. Физические основы телевидения // Телевидение. –21.М.: «Горячая линия – Телеком», 2007. – С. 19–115. – 618 с.Казаков А., Бовырин А. Быстрый алгоритм обнаружения22.пешеходов по видеоданным // Доклады 22-ой международной конференциипо компьютерной графике и зрению (ГрафиКон-2012), Москва, 2012. С.

144148.Казанцев Г.Д., Курячий М.И., Пустынский И.Н. Измерительное23.телевидение: Учеб. пособие для вузов / М.: Высш. шк., 1994. – 288 с.Каллаур В. О., Морозов А.Л., Сафин Б. Г. Автоматизированная24.система предупреждения о препятствиях на базе ультразвукового датчика имикроконтроллера // Евразийский Союз Ученых . 2015. №7-2. С. 66-67.Карпов В.Э., Платонова М.В. Система навигации мобильного25.робота//Информационныесредстваитехнологии.ТрудыXVIIIМеждународной научно-технической конференции, Т. 2. М.: Издательскийдом МЭИ, 2010, С.

56-63.26.Князь В.В., Бусурин В. И.Автоматическое обнаружениепрепятствий на взлѐтно-посадочной полосе средствами технического зрения// Труды МАИ, 2015. С. 1-18.27.Козлов В.Н. Элементы математической теории зрительноговосприятия. – М., Издательство Центра прикладных исследований примеханико-математическом факультете МГУ, 2001. 128 с.28.Корнев А.С., Смирнов Д.С. Анализ возможности адаптациисистемы технического зрения для предотвращения столкновений на130железныхдорогах//ИзвестияПетербургскогоуниверситетапутейсообщения .

2015. №2. С. 56-60.29.Коротаев В.В., Краснящих А.В. Телевизионные измерительныесистемы / Учебное пособие. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 108 с.30.Костильов В.П., Слусар Т.В., Суший А.В., Черненко В.В. Пропокращеннячутливостікремнієвихфотосенсорів//Прикладнарадіоелектроніка: наук.- техн. журнал. – 2012. Том 11. № 3.

– С. 440-444.31.Костылев В.П.,чувствительностиСлусар Т.В.кремниевыхидр.Обфотосенсоровулучшении//Прикладнаярадиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2012. – Т. 11, № 3. – С.440–441.32.Лебедев И.М. Разработка и исследование системы распознаванияпрепятствийнаосновемонокулярнойсистемы//Материалы11международной научно-технической конференции «Оптико-электронныеприборы и устройства в системах распознавания образов, обработкиизображений и символьной фильтрации», Курск 2013, С.

154-15.33.оптическаяЛебедевсистемаИ.М.,ТюкиннавигацииА.Л.,внутриПриоровА.Л.помещенийМонокулярная(доклад)//XVВсероссийская научно-практическая конференция "Проблемы развития иприменения средств ПВО на современном этапе. Средства ПВО России идругих стран мира, сравнительный анализ", 2-3 октября 2014 г.: сб. докл..;секция 6-9 / ВКА имени А.Ф. Можайского (филиал, г. Ярославль). Ярославль, 2014. – C.

363.34.Лебедев И.М., Тюкин А.Л., Приоров А.Л., Прозоров А.В.Адаптивная система прикладного телевидения определения препятствий наподстилающей поверхности для мобильной роботизированной платформы //Электромагнитные волны и электронные системы. 2015. № 5. С. 64–69.35.Местецкий М.Л. Математические методы распознавания образов.МГУ, ВМиК, каф. «Математические методы прогнозирования», 2004.13136.Майоров В.П., Овчинников Л.Ф., Сѐмин М.С. Рассуждения отелевизионных камерах (рус.) // Компьютерра. 1998. №14.

С. 30-3637.МаррД.Зрение:информационныйподходкизучениюпредставления и обработки зрительных образов. – М.: Радио и связь, 1987.38.Методыавтоматическогообнаруженияисопровожденияобъектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян,О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. М.: Радиотехника, 2008.39.Нгуен Т.З. Управление мобильным роботом на основе алгоритмовраспознавания образов: автореф. дис. к-та тех.

Наук: 05.13.01 / Т.З. Нгуен.Астрахань, 2015.40.Обработка и анализ изображений в задачах машинного обучения./ Визильтер В.Ю., Желтков С.Ю., Бондаренко А.В., Осоков М.В., МоржинА.В. М.: Физматкнига., 2010. 672 с.41.Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. /Под ред. Б.Р.Левина. – М.: Сов. радио, 1980. 408 с.42.Платонова М.В. Использование шумоподобных сигналов ИК-диапазона длясистемы навигации мобильных роботов //Сборник«Мобильные роботы и мехатронные системы». – М.: ИздательствоМосковского университета, 2009. – С. 148-155.43.Приоров А.Л., Куйкин Д.К., Хрящев В.В. Детектирование ифильтрация импульсного шума со случайными значениями импульсов //Цифровая обработка сигналов. 2010.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный 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