Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động

41 7 0

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

1 / 41 trang

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang	41
Dung lượng	1,34 MB

Nội dung

Xây dựng hệ thống phát hiên biển báo tự động. Đề tài tập trung nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động . Biên soạn tài liệu cho việc tra cứu và kiểm tra các cảm biến và camera trên ô tô. Để hoàn thành đề tài này, chúng em đã sử dụng các phương pháp : tìm, đọc và dịch, chọn và sắp xếp, suy luận và viết. Cụ thể như sau : • Tìm tài liệu: tìm tài liệu từ giáo trình, phần mềm python, trên Internet . • Đọc và dịch tài liệu: Sau khi có được tài liệu, chúng em đọc để hiểu được nội dung chứa trong tài liệu.. • Chọn và sắp xếp tài liệu: Tài liệu thì có rất nhiều và dài, việc chọn những nội dung thực sự cần thiết và quan trọng là điều không thể thiếu. Do tài liệu xuất phát từ nhiều nguồn nên phải sắp xếp theo một tổng thể thống nhất và có bố cục chặt chẽ và liên quan mật thiết đến nhau. Suy luận và viết: Để đảm bảo đề tài được rõ ràng, dễ hiểu, nhóm chúng em đã sử dụng những kiến thức chuyên ngành có sẵn kết hợp với những kiến thức mới, rồi tóm gọn và viết một cách khoa học nhất

Ngày đăng: 15/11/2021, 22:43

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

1 Biển báo cấm có dạng hình tròn (trừ biển số 122 " - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — 1 Biển báo cấm có dạng hình tròn (trừ biển số 122 " (Trang 13)

2.9. Các hướng tiếp cận nhận dạng hình ảnh - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **2.9.** Các hướng tiếp cận nhận dạng hình ảnh (Trang 22)

Hình 3.2: Kết quả chuyển từ mô hình RGB sang mô hình HSV - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.2** Kết quả chuyển từ mô hình RGB sang mô hình HSV (Trang 26)

Trong giai đoạn này các hình ảnh sau khi số hóa sẽ được nâng cao chất lượng hình ảnh. Sau đó sẽ chuyển về kênh màu HSV để tiến hành phát hiện và nhận dạng đối tượng. - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **rong** giai đoạn này các hình ảnh sau khi số hóa sẽ được nâng cao chất lượng hình ảnh. Sau đó sẽ chuyển về kênh màu HSV để tiến hành phát hiện và nhận dạng đối tượng (Trang 26)

Hình 3.4: Minh họa kết quả phân đoạn màu xanhlơ - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.4** Minh họa kết quả phân đoạn màu xanhlơ (Trang 27)

 Bước1: kết quả phân đoạn màu ở giai đoạn trước được áp dụng phép toán hình thái học giãn nở để tăng kích thước cho đối tượng trước khi tìm biên. - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — c1 kết quả phân đoạn màu ở giai đoạn trước được áp dụng phép toán hình thái học giãn nở để tăng kích thước cho đối tượng trước khi tìm biên (Trang 27)

Hình 3.7: Minh họa kết quả vẽ đường bao định vị và cắt vùng ảnh binary - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.7** Minh họa kết quả vẽ đường bao định vị và cắt vùng ảnh binary (Trang 28)

Hình 3.9: Minh họa ảnh sau khi thực hiện phép lọc trung vị - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.9** Minh họa ảnh sau khi thực hiện phép lọc trung vị (Trang 28)

Hình 3.10: Hình minh họa kết quả sau khi loại bỏ vùng bên ngoài biển báo - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.10** Hình minh họa kết quả sau khi loại bỏ vùng bên ngoài biển báo (Trang 29)

Hình 3.11: Hình minh họa kết quả nhận dạng biển báo - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Hình 3.11** Hình minh họa kết quả nhận dạng biển báo (Trang 30)

Bảng 4.1: Tập dữ liệu kiểm tra - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — **Bảng 4.1** Tập dữ liệu kiểm tra (Trang 31)

1. Hình thức và kết cấu KLTN 20 - Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động — 1. Hình thức và kết cấu KLTN 20 (Trang 37)