СОДЕРЖАНИЕ 2
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 3
Введение 4
1. Требования 6
2. Фильтрация 7
2.1 Бинаризация 7
2.2 Классическая фильтрация: фильтр низких частот, фильтр высоких частот, преобразование Фурье 9
2.3 Вейвлеты 11
2.4 Корреляция 12
2.5 Фильтрация функций 13
2.6 Фильтрации контуров 13
3 Логическая обработка 15
3.1 Морфология 15
3.2 Особые точки 16
3.3 Контурный анализ 16
3.4 Обучение 17
4 Реализация 22
4.1 Выбор стека технологий 22
4.2 Требования к серверу 23
4.3 Архитектура 24
4.4 Структура базы данных 25
4.5 Получение метрик изображений 26
4.6 Примеры получаемых метрик 30
4.7 Значение метрик 33
Заключение 35
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 36
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что за последние несколько лет количество камер неуклонно увеличивается. Камеры устанавливаются, как часть СКУД(Система контроля и управления доступом), так и для простого наблюдения и хранения записей на случай каких-либо происшествий. Если раньше видеонаблюдение было прерогативой важных государственных объектов и крупного бизнеса, то с уменьшением стоимости комплексов видеонаблюдения, данными решениями стал интересоваться средний и малый бизнес. Даже в маленьком магазинчике с одним залом мы можем увидеть с десяток камер, для наблюдения за каждым участком объекта. Как было сказано выше главная задача видеонаблюдения — это непрерывная фиксация происходящего, ведь интересующее вас событие может произойти в любой момент. К сожалению системы видеонаблюдения, как и любая другая техника подвержены сбоям, ошибкам в работе и поломкам. Поэтому данные системы требуют постоянного контроля за своей работой, иначе при каком-либо происшествии вы рискуете остаться без нужных вам данных. А это часто приводит к невозможности определения случившегося, получения компенсаций, поиска виновников.
Объектом исследования является мониторинг состояния наружных камер наблюдения. Предметом исследования является автоматизация данного процесса.
Таким образом, целью работы является создание средства для автоматизированного контроля работоспособности большого количества камер наружного видеонаблюдения через удаленный доступ.
Для достижения указанной цели в дипломной работе решаются следующие задачи:
1. Выявление требований к системе.
2. Обзор алгоритмов для фильтрации, обработки и сравнения изображений.
3. Выбор наиболее подходящих под задачу алгоритмов.
4. Реализация и модификация выбранных алгоритмов и поиск open-source реализаций
5. Создания программы для агрегации данных с камер и их последующей обработки.
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Система мониторинга работоспособности камер наружного видеонаблюдения #9101830
Артикул: 9101830
- Предмет: Информационные системы и технологии
- Уникальность: 87% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2018 году
- Количество страниц: 38
- Формат файла: docx
- Последняя покупка: 08.12.2022
1 000p.
1 300p.
Только 20 и 21 апреля!
1. Л. Шапиро Компьютерное зрение [Электронный ресурс] / Л. Шапиро, Дж. Стокман ; пер. с англ. — 3-е изд. (эл.). — Электрон.текстовые дан. (1 файл pdf : 763 с.). — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. ISBN 978-5-9963-3003-4
2. У. Прэтт. Цифровая обработка изображений / Пер с англ. – М.:Мир,1982. 790 C. в 2 т.
3. Л.П.Ярославский, Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. Введение в цифровую оптику. / -М.:Радио и связь, 1987. 296 с.:ил. УДК 681.3:535.
4. I.T. Young, L.J. van Vliet “Recursive implementation of the gaussian filter”
// Signal Processing (44), 1995, pp. 139–151,
5. СКУД - что это и как это работает/ Ricod:Системы безопасности [Электронный ресурс] – http://www.rikod.spb.ru/rus/control/access/, режим доступа – свободный
6. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans. PAMI. 1986. V. 8. P. 679 - 698
7. Вейвлет-анализ // Информационный проект профессионального сообщества «Техническое зрение» [Электронный ресурс] – http://wiki.technicalvision.ru/index.php/Вейвлет-анализ, режим доступа – свободный
8. OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения - детектор границ Кэнни / RoboCraft[Электронный ресурс] – http://robocraft.ru/blog/computervision/484.html, режим доступа – свободный
9. K. Mikolajczyk, C. Schmid. Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors. //International Journal of Computer Vision. October 2004. V. 60, No. 1, P. 63—86
10. Золотин И. А. Контурный анализ и его применение для распознавания объектов // Наука XXI века – 2016 - №12 с.1-4
11. Фурман Я.А. Введение в контурный анализ/ Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев. — 2-е изд., испр. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 592 стр.
12. Яркость и цвет. Гистограммы, профили, проекции. Бинаризация и сегментация/ Информационный проект профессионального сообщества
«Техническое зрение» [Электронный ресурс] – http://wiki.technicalvision.ru/index.php/ Яркость_и_цвет._Гистограммы,_профили,_проекции._Бинаризация_и_ сегментация, режим доступа – свободный
14. Термины и понятия открытого кода / Теплица социальных технологий
– общественный IT-образовательный проект[Электронный ресурс] - https://te-st.ru/2017/10/11/terms-open-source/, режим доступа – свободный
15. OpenCV шаг за шагом. Введение. / RoboCraft[Электронный ресурс] – http://robocraft.ru/blog/computervision/264.html
2. У. Прэтт. Цифровая обработка изображений / Пер с англ. – М.:Мир,1982. 790 C. в 2 т.
3. Л.П.Ярославский, Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. Введение в цифровую оптику. / -М.:Радио и связь, 1987. 296 с.:ил. УДК 681.3:535.
4. I.T. Young, L.J. van Vliet “Recursive implementation of the gaussian filter”
// Signal Processing (44), 1995, pp. 139–151,
5. СКУД - что это и как это работает/ Ricod:Системы безопасности [Электронный ресурс] – http://www.rikod.spb.ru/rus/control/access/, режим доступа – свободный
6. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans. PAMI. 1986. V. 8. P. 679 - 698
7. Вейвлет-анализ // Информационный проект профессионального сообщества «Техническое зрение» [Электронный ресурс] – http://wiki.technicalvision.ru/index.php/Вейвлет-анализ, режим доступа – свободный
8. OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения - детектор границ Кэнни / RoboCraft[Электронный ресурс] – http://robocraft.ru/blog/computervision/484.html, режим доступа – свободный
9. K. Mikolajczyk, C. Schmid. Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors. //International Journal of Computer Vision. October 2004. V. 60, No. 1, P. 63—86
10. Золотин И. А. Контурный анализ и его применение для распознавания объектов // Наука XXI века – 2016 - №12 с.1-4
11. Фурман Я.А. Введение в контурный анализ/ Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев. — 2-е изд., испр. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 592 стр.
12. Яркость и цвет. Гистограммы, профили, проекции. Бинаризация и сегментация/ Информационный проект профессионального сообщества
«Техническое зрение» [Электронный ресурс] – http://wiki.technicalvision.ru/index.php/ Яркость_и_цвет._Гистограммы,_профили,_проекции._Бинаризация_и_ сегментация, режим доступа – свободный
14. Термины и понятия открытого кода / Теплица социальных технологий
– общественный IT-образовательный проект[Электронный ресурс] - https://te-st.ru/2017/10/11/terms-open-source/, режим доступа – свободный
15. OpenCV шаг за шагом. Введение. / RoboCraft[Электронный ресурс] – http://robocraft.ru/blog/computervision/264.html
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Система мониторинга работоспособности камер наружного видеонаблюдения |
| Артикул: | 9101830 |
| Дата написания: | 15.12.2018 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Информационные системы и технологии |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 87% |
| Количество страниц: | 38 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе самой программы нет
В работе самой программы нет
Файлы артикула: Система мониторинга работоспособности камер наружного видеонаблюдения по предмету информационные системы и технологии
Пролистайте "Система мониторинга работоспособности камер наружного видеонаблюдения" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 19.06.2024
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 87% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка системы автоматизированного построения индивидуальных учебных планов с учетом внешних требований к компетенциям выпускника
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Разработка распределенной системы хранения студенческих web-портфолио