Разработка метода идентификации автотранспортных средств по оптическим образам с применением цифровой обработки сигналов

Разработка метода идентификации автотранспортных средств по оптическим образам с применением цифровой обработки сигналов

Автор: Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна

Шифр специальности: 05.22.10

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2004

Место защиты: Владимир

Количество страниц: 165 с. ил.

Артикул: 2627112

Автор: Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна

Стоимость: 250 руб.

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ
ИССЛЕДОВАНИЯ
Анализ современных детекторов автотранспорта с точки зрения возможности идентификации автомобилей
Математическое описание автотранспортного потока
Проблема распознавания образов применительно к автомобильному транспорту
1.5.
Методы распознавания образов
Классификация автомобильного подвижного состава
Выводы по главе
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПРОСТРАНСТВЕННОВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ
Гомоморфная обработка пространственновременных сигналов
Применение метода произведений для классификации автотранспортных средств
Методика кепстрального анализа оптических образов автотранспортных средств
рименение оператора деконволюции в решении задач распознавания образов автомобилей
Выводы по главе
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПО РЕГИСТРАЦИИ ОПТИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Эксперимент с моделями автотранспортных средств
Методика определения истинного значения ширины диаграммы направленности растра
Информационные возможности свртки собственного сигнала модели с передаточной функцией растра в зависимости от расстояния между оптикоэлектронным устройством и объектом исследования
Результаты кепстрального анализа оптических образов моделей автотранспортных средств
Результаты применения оператора деконволюции в решении задачи распознавания оптических образов моделей автотранспортных средств
Методика регистрации оптических образов автотранспортных средств в реальных условиях
Библиотека образов автотранспортных средств
Информационные возможности свртки собственного сигнала АТС с передаточной функцией растра, в зависимости от расстояния между оптикоэлектронным устройством и объектом исследования
Идентификация оптических образов АТС но методу произведений
Оценка достоверности распознавания образов автомобилей
3 Результаты кепстрального анализа оптических
образов АТС
3 Результаты применения оператора деконволюции
3 Классификация автотранспортных средств по
таксономическим критериям оптических образов
Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
4.1. Экспериментальное определение зависимости
площади оптического сигнала от скорости
движения автомобиля
4.2. Методика определения параметров
автотранспортного потока
4.3. Определение габаритной высоты АТС по
тарировочному автомобилю
4.4. Методика идентификации автотранспортных средств по
габаритным размерам автомобиля
4.5. Область применения разработанных методик
идентификации автотранспортных средств
4.6. Регистрация оптических сигналов на разных
расстояниях от растрового датчика
4.7. Кепстр как индивидуальная характеристика
автотранспортного средства
4.8. Оператор деконволюции как способ выделения
собственного сигнала автомобиля
Метод произведений в решении задачи идентификации 9 АТС
Таксономические критерии классификации АТС
Выводы по главе
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
Библиографический список Приложение
Основные условные обозначения и сокращения
АТС автотранспортное средство
АЦП аналогоцифровой преобразователь
ВКФ взаимно корреляционная функция
В У входное устройство
ДН диафамма направленности
ДТ детектор транспорта
ДТП дорожнотранспортное происшествие
ИБП источник бесперебойного питания
ИСОМАД итеративный самоорганизующий метод анализа данных ИТС интеллектуальные транспортные системы
КВ короткие волны
ОЭУ оптикоэлектронное устройство
ПК персональный компьютер
ПР пластинчатый растр
РЛС радиолокационные системы
ТП транспортный поток
ТС транспор тное средство
УКВ ультракороткие волны
ЦПУС центральный пункт управления связи
ЧМ частотномодулированный передатчик
ЧЭ чувствительный элемент
ЭЯ элементарная ячейка.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Классификация автотранспортных средств по таксономическим критериям оптических образов. Методика выбора алгоритма математической обработки оптических сигналов в зависимости от места установки растрового датчика, определяемого реальными условиями. Апробация работы. V Международной конференции Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах, СанктПетербург . Публикации. Основные положения диссертации изложены в печатных работах. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырх глав, выводов, библиографического списка и приложений. Объм диссертации составляет 5 страниц машинописного текста, таблиц, иллюстраций, 7 приложений. Приложения содержат материалы, подтверждающие внедрение результатов. Библиографический список состоит из 7 наименований, включающих 8 отечественных и 9 иностранных источников. ГЛАВА 1. Организация дорожного движения в условиях поставленной задачи должна осуществляться автоматическими системами, адаптированными к изменению количественного и качественного состава ТП. Системы должны осуществлять управление в реальном времени, быть надежными в работе при значительных помехах нагруженной магистрали пыль, вибрация, шум, в неблагоприятных метеоусловиях снег, дождь, туман и т. Оптимизация транспортных потоков путем управления движением на всей дорожной сети региона позволит существенно увеличить пропускную способность дорог, улучшить экологическое состояние городов, уменьшить количество ДТП, заторов, увеличить срок эксплуатации автомобилей. Естественно, что для организации регулирования дорожного движения сбор информации о параметрах транспортного потока должен осуществляться одновременно в ряде пунктов перекрестков, лимитирующих движение ,, 7,0,1,2. Современный мониторинг транспортных потоков требует значительных экономических затрат. Например, для проведения подобного исследования ТП центра Москвы в апреле г. АН для проведения аэрофотосъемки, а также программное обеспечение для обработки собранных данных. Высокая стоимость существующих методов исследования транспортных потоков, сложность обслуживания и прочие факторы не позволяют пока широко использовать их на практике. При автоматическом управлении транспортными потоками решение проблемы распознавания образов необходимо. При распознавании входная информация в виде признаков распознаваемых образов должна быть преобразована в выходную, представляющую собой заключение о том, к какому классу относится распознаваемый объект. В связи с большим разнообразием условий и характеров объектов распознавания математически строгий метод и универсальный подход к их решению маловероятен. Таким образом, при управлении транспортными потоками необходима регистрация параметров транспортных потоков в реальном времени за доли секунды до принятия решения. В данных условиях полная обработка образа АТС не представляется возможной, от обработки образов классическими методами, используемыми в медицине, криминалистике и т. Репрезентативный набор признаков должен обеспечить идентификацию с высокой степенью надежности и малой вероятностью ошибки в условиях высокого уровня оптических, акустических и других помех. Сравнительный анализ различных методов регистрации и распознавания образов АТС индукционных, ультразвуковых, магнитометрических, радиолокационных и др. Недостатком является также регистрация избыточной информации об АТС многократно превышающей необходимый объем, усложняющий и удлиняющий во времени процесс идентификации. В распоряжении правительства Москвы О создании в Москве системы мониторинга транспортных потоков подчркнута важность и актуальность задачи информационного обеспечения системы управления транспортными потоками ,5,7,. Созданию систем управления и мониторинга транспортных потоков России уделено особое внимание в подпрограмме Информатизация федеральной целевой программы Модернизация транспортной системы России, одобренной Правительством РФ в июле года 5. В больших городах с загруженными магистралями важность подобной системы трудно переоценить. ИТС городские системы улучшения пропускной способности дорог.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.245, запросов: 238