Научные достижения и открытия в области производства микропроцессорной техники, нанотехнологий позволили создать новейшие приборы, приборы, датчики и др. Произошла минимизация элементной базы во всех сферах, в том числе и авиационной, что открыло возможность для создания беспилотных летательных аппаратов.
В конце прошлого века стали широко применяться беспилотные летательные аппараты (БПЛА) как военного, так и специального назначения. Технический прогресс оказал влияние на совершенствование разработки сенсорных датчиков и специализированных двигателей, применение автономных транспортных средств, высокоточного оружия и миниатюризацию узлов и электронной базы, позволив повысить перспективы новых способов функционального применения БПЛА [4].
Основными функциональными задачами БПЛА являются разведка, наблюдение и распознавание, оценка ущерба, обнаружение и мониторинг реагентов и материалов, повышение пропускной способности каналов связи, материально-техническое обеспечение и логистика. Поэтому вопрос о возможности использования БПЛА является актуальным.
Почему написание курсовой работы по химии лучше заказать на Work5. Потому что у нас работают доктора и кандидаты наук, а также практикующие специалисты. У нас есть авторы по всем направлениям.
Увеличение возможностей БПЛА способствует быстрому прогрессу используемых навесных устройств для БПЛА [4].
Проблеме идентификации объектов на изображениях, в частности, идентификации человека по изображению лица на сегодняшний день посвящено много работ, но она все еще далека от разрешения. Основные проблемы заключаются в том, чтобы идентифицировать человека по изображению лица независимо от изменения ракурса и условий освещения при съёмке, а также при различных изменениях внешности человека [16].
Распознавание изображений пересекается с распознаванием образов. Подобные задачи не имеют четкого аналитического решения. При этом требуется выделение ключевых признаков, характеризующих зрительный образ, определение относительной важности признаков путём выбора их весовых коэффициентов и учёт взаимосвязей между признаками.
Такие задачи изначально выполнялись экспертом вручную, путём экспериментов. Подобные подход отнимает много времени и не гарантирует качества. В новых способах выделение ключевых признаков осуществляется путём автоматического анализа обучающей выборки.
Тем не менее, большая часть информации о признаках задаётся вручную. Чтобы автоматически применять такие анализаторы выборка обязана быть довольно большой и охватывать все вероятные ситуации.
На данный момент существует всего два класса методов распознавания: методы распознавания и отслеживания объектов, методы распознавания и отслеживания лиц.
Каждый из этих методов обладает своими преимуществами и недостатками. Методы отслеживания и распознавания объектов, удобны тем, что позволяют распознать человека, изображение которого может быть сделано под разными углами поворота относительно камеры.
Среди биометрических систем распознавание человека по изображению лица выделяется тем, что не требуется дорогостоящего специального оборудования. Обычной камеры и персонального компьютера будет достаточно для большинства приложений. Также не требуется физический контакт с устройствами. Не требуется ждать пока сработает система или к чему-то прикасаться, как, например, в случае со сканированием сетчатки глаза. Достаточно просто задержаться на небольшое время перед камерой или просто пройти мимо нее. Главным недостатком распознавания человека по изображению лица является то, что такая система не обеспечивает 100%-ой гарантии надежности при распознавании. Для высокой надежности применяют способы комбинирования нескольких биометрических методов.
Исследованию указанных проблем в последнее десятилетие посвящено достаточно много работ отечественных и зарубежных ученых А. Е. Кучерявого, П. А. Абакумова, А. В. Абилова, Д. С. Васильева, В. М. Вишневского, К. Е. Самуйлова, В. К. Сарьяна, С. Н. Степанова, М. А. Шнепса, Б. С. Гольдштейна, А. К. Канаева, В. Г. Карташевского, А. Е. Кучерявого, Е. А. Кучерявого, Н. А. Соколова, В. О. Тихвинского, П. А. Абакумова.
Объектом исследования данной работы является компьютерное зрение. Предметом исследования – использование компьютерного зрения для охраны объекта с помощью БПЛА.
Целью данной работы является реализация охраны и оборона на основе БПЛА с подсистемой компьютерного зрения.
Для достижения поставленной цели, были решены следующие задачи:
рассмотреть основные задачи систем компьютерного зрения;
рассмотреть основные методы обработки и анализа изображений в системах компьютерного зрения;
описать традиционное техническое обеспечение систем компьютерного зрения;
изучить вопрос автоматизации контроля и анализа охраны и обороны объектов;
описать современные оптические технологии распознавания;
провести анализ требований к охране объектов;
привести алгоритмы распознавания объектов на местности;
осуществить разработку последовательного алгоритма выявления посторонних лиц;
осуществить разработку параллельного алгоритма оценивания изображений;
привести описание аппаратно-программного комплекса по охране и обороне объектов;
описать аппаратно-программный комплекс по охране и обороне объектов;
привести реализацию схемы управления;
описать реализацию интерфейса ввода/вывода данных;
привести результаты обработки изображений;
рассчитать анализ конкурентоспособности;
описать план производства;
описать организационный план;
осуществить расчёт себестоимости и договорной цены;
привести обоснование экономической целесообразности.
Структурно работа состоит из введения, заключения, четырех глав и списка использованных источников.
80 страниц
21% уникальность
2021 год
39 просмотров
