Технология обработки изображений и распознавания образов - Дипломная работа

1. Аналитический обзор 1.1 Система автоматической идентификации транспортных средств Пальма 1.2 Оптико-электронная система идентификации (ОЭСИ) объектов подвижного состава железнодорожного транспорта 1.3 Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров 2. Анализ предметной области 2.1 Требования к программному комплексу 2.2 Описание системы видео контроля 2.2.1 Принцип действия 2.2.2 Особенности сети передачи данных системы 2.2.3 Функции АРМа видео системы 2.2.4 Развитие функций системы 2.2.5 Основные технические характеристики системы (базовый вариант) 2.2.6 Развитие системы для других приложений 2.2.7 Идентификация номеров вагонов на основе системы видео контроля 2.3 Представление кадра в цифровом формате 2.4 Общие принципы и этапы работы систем оптического распознавания 3. Проектирование алгоритмов работы ПО 3.1 Сегментация 3.1.1 Сегментация строк 3.1.2 Сегментация номера 3.1.3 Сегментация символов 3.2 Масштабирование 3.3 Распознавание 4. Тестирование и апробация ПО 6. Организационно-экономическая часть 6.1 Организация и планирование процесса разработки 6.1.1 Определения основных этапов разработки 6.1.2 Оценка трудоёмкости 6.1.3 Определение количества исполнителей работ, их функций и фондов времени 6.1.4 Организационный план работ 6.2 Технико-экономическое обоснование проекта 6.2.1 Расчет сметной стоимости разработки 6.2.2 Технико-экономические показатели проекта 6.2.3 Расчет ожидаемого экономического эффекта от применения на предприятии программного комплекса распознавания номеров 7. Безопасность жизнедеятельности 7.1 Вводная часть 7.2 Система управления охраной труда на предприятии 7.3 Расчёт виброгашения 7.4 Бактериологическое поражение Заключение Библиографический список Приложение Введение Появление вычислительной техники, затем её бурное развитие, постоянное улучшение технических характеристик с одной стороны и сравнительно недорогие цены способствовали внедрению последней во все сферы жизни общества и в том числе и в сферу производства. Сейчас уровень проникновения вычислительной техники в сферу производства настолько велик, что компьютер на столе бухгалтера, или столе начальника является обыкновенной картиной, а порой он становится неотъемлемой частью производственного процесса. Внедрение вычислительной техники не только облегчает труд работников, работа которых иногда сводится лишь в контроле за работой техники и её настройке, но и позволяет контролировать стадии производства, выявляя на какой стадии появляется та или иная ошибка, накапливать статистическую информацию, на основе которой в последствии возможно проанализировать тот или иной процесс и внести соответственные изменения в технологию производства. Информация о подвижном составе, пункте его назначения и грузе, который перевозится очень ценна, отсюда и контроль за достоверностью этой информации также должен быть уверенным и достоверным. Одним из перспективных путей решения проблемы информатизации перевозок и развития высокоскоростного наземного транспорта является создание эффективных систем контроля подвижного состава и дистанционного управления, основанных на использовании технологии обработки изображений и распознавании образов. Поэтому одной из основных задач, требующей решения, является автоматизация процесса контроля объектов подвижного состава железнодорожного транспорта, включая их идентификацию. 1.1 Система автоматической идентификации транспортных средств Пальма Для решения этой задачи в России по заданию МПС разработана и в настоящее время внедряется система автоматической идентификации транспортных средств Пальма [3], основанная на использовании принципов сверхвысокочастотной (СВЧ) технологии. Однако с учетом российской специфики процесс внедрения и эксплуатации СВЧ-системы сопряжен с рядом объективных трудностей. Большинство применяемых на постах списывания систем телевизионного мониторинга обеспечивают лишь формирование и ввод в ЭВМ видеопоследовательности изображений рабочей сцены - области контроля. Найденные признаки обрабатываются алгоритмами распознавания образов; в частности, для чтения найденного номера используются стандартные алгоритмы распознавания текста (OCR). Реализованные в данной системе алгоритмы позволяют провести анализ одного автомобиля за несколько секунд на компьютере IBM AT Pentium 100. [16] Хотя данная система является работоспособной и продаётся на рынке программных продуктов, по ряду своих особенностей она не подходит для идентификации подвижного состава на железной дороге. 2. При этом оператор располагается в помещении, где соблюдены нормальные условия труда. Если кратко выразить описанное выше, то имеем следующее: O Ограничения: 1. Шамиса (ныне сотрудника компании ABBYY) были сформулированы важнейшие принципы распознавания: целостность, целенаправленность и адаптивность.