По договоренности
Тема: Определение класса подвижных транспортных наземных объектов с борта летательного аппарата
Кол-во страниц:90
Желаемая дата получения: 15.11.14
Доп. информация: Задание на специальную часть Предмет – мультимедиа технологии и программирование. Распознавание образов методом сопоставления с эталоном. Написать рабочую программу распознавания вида транспортного средства на фотографии одним из методов сопоставления с эталонами.Расписать математические формулы, применяемые при разработке алгоритма .Идентифицировать с точностью до класса (машина грузовая, легковая, танк, самолет). Их модели не нужны. Нейронные сети не использовать. Изучить методы сопоставления с эталоном SURF или SIFT и другие. Подобрать нужный для решение данной задачи. Объяснить, почему выбран именно такой. Надо выбрать более точный и быстрый. Летает беспилотник и снимает видео, отбираются кадры где обнаружены движущиеся объекты на земле (грузовые машины, легковые машины, танки, самолеты). На кадре выделяется прямоугольная область с движущимся объектом, соизмеримая с размером объекта. Предполагается, что эти операции уже реализованы до нас. К нам поступает фото выделенной прямоугольной области, в которой находится объект для распознавания транспорта. Наша задача состоит в том, чтобы распознать, что за вид транспорта находится на фото (самолет, танк, грузовая машина, легковая машина) с точностью до класса, методом сопоставления с эталоном. Надо создать базу данных реальных фотографий самолетов, танков, грузовых машин, легковых машин (вид сверху) с высоты хотя бы 4 этажа дома (с высоты беспилотника не надо), которые будут выступать в качестве эталонов. Их надо набрать каждого вида как можно больше. Эти снимки обработать одним алгоритмом. Представить в одном масштабе, одинакового размера, в одном формате, в одинаковом разрешении, транспортные средства ориентированы в одном направлении. Объяснить почему именно так надо представлять эталоны. Разбить на классы. Сделать предобработку эталонов. То есть найти все точки и дескрипторы для эталонов до начало сравнений с входным фото. Например вычислять их в момент создания эталонов и хранить эти вычисления где-нибудь вместе с эталонами. Затем произвести сопоставление реального фотоснимка, полученного с беспилотника или просто с высоты хотя бы 4 этажа дома, где изображен какой-то вид транспорта (вид сверху), с эталонными образцами. Программа должна определить, что за вид транспорта изображен на фото, с точностью до класса (танк, самолет, легковая машина, грузовая машина). Еще раз по поводу фотографии, на которой надо распознать вид транспорта: предполагается, что область с объектом для распознавания ( транспорта ) уже определена и вырезана и на вход алгоритма поступает уже заранее вырезанная фотография только этой области . Т.е. обрабатывается не вся фотография с транспортом, дорогами, домами, реками, а уже кадрированная фотография с транспортом (только прямоугольный участок, где находится объект для распознавания ) . Сопоставление произвести при помощи одного из существующих методов сопоставления с эталоном. Нейронные сети не использовать. Написать рабочую программу распознавания вида транспорта. Учесть в ней дополнительные требования науч. Руководителя. ( Пункты 1 – 4 ) 1. Провести сравнительный анализ по группе эталонов. Не только максимально похожий выбирать, а еще показать статистику по всем группам эталонов. Например среди класса автомобилей столько-то совпадений, среди самолетов столько и т. д. Показать в виде диаграммы, тортика или просто цифрами. И результат выводить как по лучшему совпадению так и по статистике. 2. Выводить найденные точки. Сделать визуализация ключевых точек на входном фото и на эталоне. 3. Выводить эталоны с количеством найденных совпадений. Картинки эталонов тоже. 4. Провести моделирование на мультяшках. Затем произвести модернизацию программы путем небольшого изменения и улучшения математических расчетов и реализации алгоритма работы программы с целью повышения скорости и повышения процента точности распознавания. Например, Поработать с алгоритмической частью. Покрутить параметры вычисления дескрипторов и сказать, что какую- то величину можно изменять и тогда качество не упадет, а наоборот улучшится. Расписать улучшение математики , подробно описать модернизированный и реализованный в программе алгоритм , построить блок – схему работы алгоритма . Написать и протестировать модернизированную рабочую программу распознавания вида транспортного средства на фотографии. Программу написать на языке C++, операционная система Windows 8.1 64 бит. Указать, какими материалами пользовались при выполнении работы. Написать пояснительную записку, построить диаграммы, графики, включить скриншоты работы программы. Сначала надо выполнить эту специальную часть – написать две версии программы – рабочую и модернизированную рабочую, подробно расписать ход решения, желательно в срок до 30 октября.
Вид сносок: выбрать
Сможете ?
Стоимость ?