СИСТЕМА АНАЛИЗА АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАФИКА НА ОБЪЕКТЕ (В ЛОГИСТИКЕ), ОСНОВАННАЯ НА РАСПОЗНАВАНИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ С КАМЕРЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ
Морев Кирилл Иванович, Целых Александр Николаевич
Южный федеральный университет, г. Таганрог
Аннотация. Статья посвящена процессу создания системы учета автомобильного трафика на охраняемом объекте. Система основана на анализе изображения, поступающего с камеры видеонаблюдения. Анализируя видеокадры, система ведет подсчет количества автомобилей, въезжающих и выезжающих за пределы охраняемой территории. В ходе выполнения технического задания была написана программа для анализа видеокадров на языке Python, решены задачи подготовки кадров видеокамеры к обработке машиной, выбрано место расположения камеры-детектора.
Ключевые слова и фразы: компьютерное зрение, распознавание образов, автомобильный трафик, видеонаблюдение, система анализа видеоизображения, computer vision, images recognition, road traffic, CCTV, video analysis system
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать .
Список литературы:
Вазаев А. В., Носков В. П., Рубцов И. В., Цариченко С. Г., Ярошевич Н. В. Распознавание объектов и типов опорной поверхности по данным комплексированной системы технического зрения // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2016. № 2. С. 127-139.
Юревич Е. И. Основы робототехники: уч. пособие для студ. вуз. 2-е изд. СПб, 2007. 203 с.
Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speeded Up Robust Features // Computer Vision and Image Understanding. 2008. Vol. 110. P. 346-359.
Bechtel W. The Cardinal Mercier Lectures at the Catholic University of Louvain. Lecture 2: An Exemplar Neural Mechanism: The Brain’s Visual Processing System [Электронный ресурс]. Leuven, 2003. URL: http://mechanism.ucsd.edu/~bill/ research/mercier/2ndlecture.pdf (дата обращения: 15.02.2017).
Ciresan D. C., Meier U., Masci J., Schmidhuber J. Multi-Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification // Neural Networks. 2012. Vol. 34. P. 333-338.
English
