WWW.KNIGA.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Онлайн материалы
 

Pages:   || 2 |

«МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ Тема работы УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ВОДИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ УДК 656.045.6:004.93'12 Студент Группа ФИО Подпись Дата 8АМ5А Цавнин ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт кибернетики

Направление подготовки 27.04.04 «Управление в технических системах»

Кафедра автоматики и компьютерных систем

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

Тема работы

УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ВОДИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ

АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

УДК 656.045.6:004.93'12 Студент Группа ФИО Подпись Дата 8АМ5А Цавнин Алексей Владимирович Руководитель Должность ФИО Ученая степень, Подпись Дата звание Доцент каф. АиКС Замятин С.В. Доцент, к.т.н

КОНСУЛЬТАНТЫ:

По разделу «Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение»

Должность ФИО Ученая степень, Подпись Дата звание Доцент каф. Конотопский В.Ю. Доцент, к.э.н Менеджмента По разделу «Социальная ответственность»

Должность ФИО Ученая степень, Подпись Дата звание Доцент каф. ЭБЖ Извеков В.Н. Доцент, к.т.н

ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ:

Зав. кафедрой ФИО Ученая степень, Подпись Дата звание АиКС Суходоев М.С. Доцент, к.т.н.

Томск – 2017 г.

Запланированные результаты обучения по программе Код Результат обучения результата (Выпускник должен быть готов) Профессиональные компетенции Применять глубокие естественнонаучные и математические знания для решения научных и инженерных задач в области информатики и P1 вычислительной техники.



Применять глубокие специальные знания в области информатики и вычислительной техники для решения междисциплинарных инженерных P2 задач.

Ставить и решать инновационные задачи инженерного анализа, связанные с созданием аппаратных и программных средств информационных и P3 автоматизированных систем, с использованием аналитических методов и сложных моделей.

Выполнять инновационные инженерные проекты по разработке аппаратных и программных средств автоматизированных систем различного назначения с использованием современных методов P4 проектирования, систем автоматизированного проектирования, передового опыта разработки конкурентно способных изделий.

Планировать и проводить теоретические и экспериментальные исследования в области проектирования аппаратных и программных средств автоматизированных систем с использованием новейших P5 достижений науки и техники, передового отечественного и зарубежного опыта. Критически оценивать полученные данные и делать выводы.

Осуществлять авторское сопровождение процессов проектирования, внедрения и эксплуатации аппаратных и программных средств P6 автоматизированных систем различного назначения.

Использовать глубокие знания по проектному менеджменту для ведения инновационной инженерной деятельности с учетом юридических аспектов P7 защиты интеллектуальной собственности.

Осуществлять коммуникации в профессиональной среде и в обществе в целом, активно владеть иностранным языком, разрабатывать P8 документацию, презентовать и защищать результаты инновационной инженерной деятельности, в том числе на иностранном языке.

Эффективно работать индивидуально и в качестве члена и руководителя группы, в том числе междисциплинарной и международной, при решении P9 инновационных инженерных задач.





Демонстрировать личную ответственность и ответственность за работу возглавляемого коллектива, приверженность и готовность следовать профессиональной этике и нормам ведения инновационной инженерной P10 деятельности. Демонстрировать глубокие знания правовых, социальных, экологических и культурных аспектов инновационной инженерной деятельности.

Демонстрировать способность к самостоятельному обучению, непрерывному самосовершенствованию в инженерной деятельности, P11 способность к педагогической деятельности.

–  –  –

Срок сдачи студентом выполненной работы:

ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ:

Исходные данные к работе (наименование объекта исследования или проектирования;

производительность или нагрузка; режим работы (непрерывный, периодический, циклический и т. д.); вид сырья или материал изделия; требования к продукту, изделию или процессу; особые требования к особенностям функционирования (эксплуатации) объекта или изделия в плане безопасности эксплуатации, влияния на окружающую среду, энергозатратам; экономический анализ и т. д.).

Перечень подлежащих исследованию, проектированию и разработке вопросов (аналитический обзор по литературным источникам с целью выяснения достижений мировой науки техники в рассматриваемой области; постановка задачи исследования, проектирования, конструирования;

содержание процедуры исследования, проектирования, конструирования; обсуждение результатов выполненной работы; наименование дополнительных разделов, подлежащих разработке; заключение по работе).

–  –  –

Социальная ответственность В.Н. Извеков Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и Конотопский В.Ю.

ресурсосбережение Названия разделов, которые должны быть написаны на русском и иностранном языках:

Обзор литературы (Literature Review) Дата выдачи задания на выполнение выпускной квалификационной работы по линейному графику

–  –  –

Реферат Выпускная квалификационная работа 116 с., 27 рис., 19 табл.,57 источников, 3 прил. Ключевые слова: контроль бодрствования, компьютерное зрение, Raspberry Pi, OpenCV, портативное устройство, С++.

Целью работы является разработка опытного образца портативного устройства на базе существующей аппаратно-вычислительной платформы, которая с использованием алгоритмов компьютерного зрения в реальном времени оценивала состояния водителя. Базовым признаком оценки состояния водителя было выбрано состояние глаз, т.е. открыты или закрыты и как долго.

В ходе работы проведен анализ существующих решений в данной области, выделены их преимущества и недостатки. Далее был произведен сравнительный анализ существующих аппаратных платформ, которые потенциально подходят для прототипирования. Основываясь на вычислительных возможностях и стоимости был выбран микрокомпьютер Raspberry Pi 2. В рамках реализации проекта было разработано программное обеспечение на языке C++, с использованием уже существующих библиотек компьютерного зрения.

Результатом работы является опытный образец, выполняющий базовый функционал оценки состояния водителя.

Область применения: автотранспорт, операторские станции.

Значимость работы заключается в повышении уровня дорожной безопасности путем снижения числа дорожно-транспортных происшествий, вызванных засыпанием водителя.

Определения, обозначения, сокращения, нормативные ссылки OpenCV – Open Source Computer Vision Library.

EDA – Electro Dermal Activity.

ARM – Advanced RISC Machine.

OpenGL - Open Graphics Library.

SPI – Serial Peripheral Interface.

USB – Universal Serial Bus.

GTK – GIMP ToolKit ATLAS – Automatically Tuned Linear Algebra Software FRST – Fast Radial Symmetry Transform

–  –  –

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СТУДЕНТА 105

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 106

ПРИЛОЖЕНИЕ А 112 ПРИЛОЖЕНИЕ Б 113 ПРИЛОЖЕНИЕ В 114 ВВЕДЕНИЕ В современном обществе число автотранспортных средств, как личных, так и находящихся в муниципальном пользовании, растет большими темпами.

По официальной статистике, показатель автомобилизации, т.е. число индивидуальных легковых автомобилей на 1000 жителей, в странах Европы и Америки превышает значение 600 [1]. В связи с этим, вопросы безопасности участников дорожного движения становятся актуальнее год от года.

Общемировой показатель смертности на дорогах на сегодняшний момент достигает 1,24 миллиона человека в год и с учетом текущей динамики утроится к 2030 году [2]. По статистике, около 20% дорожно-транспортных происшествий происходит по вине водителей, потерявших концентрацию в силу усталости или вовсе уснувших. [3-5].

В данной работе рассмотрен процесс создания портативного устройства на базе алгоритмов компьютерного зрения назначением которого является предотвращение и предупреждение засыпания водителя за рулем. Под процессом создания подразумевается проведение сравнительного анализа существующих портативных аппаратных платформ, которые бы отвечали требованиям производительности и вычислительной мощности, а также имели возможность быть перепрограммируемыми под пользовательский цели и задачи.

Также сюда входит разработка программного обеспечения, алгоритмически выполняющего задачи распознавания таких объектов как лицо и глаза и основываясь на полученной информации принимать решение о состоянии водителя.

В ходе выполнения работы был разработан опытный образец. Результаты работы были представлены на международных и всероссийских научнопрактических конференциях, а также данная работа была участником конкурса научно-технических и инженерных проектов.

1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

На сегодняшний момент во всем мире ведутся работы над решением данной проблемы и существующие средства, предотвращающие засыпание водителя, можно условно разделить на две группы:

серийные комплексные системы;

портативные устройства Серийные системы в большинстве своем в качестве оценочных параметров используют боковое отклонение автомобиля от линии дорожной разметки. Анализ положения транспортного средства на дороге производится с помощью цифровых камер, фиксирующих дорожную разметку, и позволяющие непосредственно анализировать боковое отклонение автомобиля от линии дорожной разметки [6, 7]. Данный подход дает более точную информацию о движении автомобиля внутри полосы, но основным ограничивающим фактором является повышенное требование к качеству дорожной разметки. Кроме того, ряд интегрированных систем используют изменение угла поворота руля как основной оценочный параметр [8, 9]. Данный метод оценки состояния дорожной ситуации отслеживает управляющие воздействия непосредственно самого водителя, что позволяет более оперативно оценить движение автомобиля, однако, не всегда соответствует действительному перемещению автомобиля. По правилам допуска легковых автомобилей к эксплуатации на дорогах РФ суммарный разрешенный люфт в рулевой системе составляет 10 градусов [10]. В этом же диапазоне находятся и минимальные рулевые корректировки, отражающие непроизвольные отклонения автомобиля от безопасной траектории движения, что снижает эффективность данного метода контроля. Главным недостатком интегрированных решений в целом является тот факт, что они являются частью автомобилей, причем не самой дешевой ценовой категории, что делает решение вопросов безопасности на дороге недоступными для некоторых слоев населения. Наиболее популярными решениями в группе портативных устройство являются устройства, реагирующие на наклон головы водителя, который, вероятно, является следствием засыпания. Данные устройства, как правило, выполнены в форме наушников, как, например, устройство «Антисон»

(рис. 1.1). Кроме того, существуют устройства, фиксирующие кожногальванические реакции, которые физиологически связаны с состоянием человека [11]. Данные устройства представлены в форме перстней или браслетов для непосредственного отслеживания физического параметра человека, что может доставлять водителю некоторые неудобства. Ярким примером является устройство «Stopsleep» (рис. 1.2).

–  –  –

В отдельный класс устройств можно выделить устройства, оценивающие состояние водителя визуально, т.е. с применением компьютерного зрения и машинного обучения. Данные устройства проводят видеофиксацию движений глаз и век, детектируют продолжительные закрытия глаза, учащенное моргание.

Большинство устройств данной группы в настоящее время находятся на стадии разработки, и полноценная оценка их эффективности и проведение сравнительного анализа в настоящее время проблематичны.

2 ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цифровое изображение 2.1.

Цифровое (электронное) изображение представляет собой двумерный массив пикселей, размером M x N (рис. 2.1.1).

–  –  –

Основными характеристиками электронного изображения, помимо его размера, являются число каналов и глубина цвета. Число каналов определяет сколько цветов задействовано в формировании пикселя, т.е. цветное изображение является трехканальным, где каждый канал характеризует степень интенсивности для каждого из трех основных цветов: красный (Red), зеленый (Green) и синий (Blue). Монохромное изображение, т.е. изображение, представленное исключительно в градациях серого, является одноканальным.

Глубина цвета или его интенсивность характеризует число возможных оттенков, которые можно получить для каждого цвета. Глубина характеризуется числом бит.

Количество возможных оттенков определяется как:

D 2N 1 (2.1.1) Где D - число оттенков цвета, N - глубина цвета В данной работе производится обработка одно- и трехканального изображений с глубиной 8 бит. Таким образом, исходя из формулы (2.1.1), каждый пиксель изображения формируется как комбинация чисел в диапазоне от 0 до 255 по каждому из каналов.

–  –  –

В основе алгоритмов обработки изображений положены в основном интегральные преобразования: cвертка, преобразование Фурье и др. Также используются статистические методы. Методы обработки изображений классифицируют обычно по количеству пикселов, участвующих в одном шаге преобразования. Пусть задано некоторое двумерное изображение A размером M x N, где a(M ; N ) - некоторая точка исходного изображения, a* (M ; N ) модифицированная точка исходного массива.

Существует 3 основных метода обработки изображений:

точечные методы в процессе выполнения преобразуют значение в точке a(M ; N ) в значение a* (M ; N ) независимо от соседних точек;

локальные методы для вычисления значения a* (M ; N ) используют значения соседних точек в окрестности точки a(M ; N ) ;

глобальные методы определяют значение a* (M ; N ) на основе всех значений исходного изображения A[12].

–  –  –

Как наука, данная дисциплина, имеет тесную корреляцию с вопросами искусственного интеллекта и нейронных сетей, т.е. фактически является неким инструментом, позволяющим вычислительным устройствам делать самостоятельные выводы об окружающей среде.

Целью компьютерного зрения является формирование полезных выводов относительно объектов и сцен реального мира на основе анализа изображений, полученных с помощью датчиков. [13] Как уже было описано в разделе 2.1, каждый пиксель цветного изображения представляет собой набор из 3 целых чисел, характеризующих интенсивность каждого цвета. Таким образом, изображение или его часть, воспринимается компьютером как матрица целых чисел (рис. 2.3.1) [14].

Рисунок 2.3.

1 – Восприятие изображения компьютером

–  –  –

На сегодняшний день самым распространенным инструментом для работы с компьютерным зрением является свободно распространяемая библиотека OpenCV. OpenCV (англ. Open Source Computer Vision Library, библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — библиотека, содержащая методы технического зрения, алгоритмы обработки изображений, а также численных методы с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается для иных языков программирования, как компилируемых так и интерпретируемых [15].

В настоящее время данная библиотека применяется с целью организации единой стандартизации в области компьютерного зрения, а также программных и аппаратных продуктов, использующих данную технологию.

Библиотека содержит следующие основные модули:

opencv_core — основной модуль. В нем находятся базовые структуры, вычисления (генераторы случайных чисел и математические функции) и линейную алгебру, DCT, DFT, ввод/вывод для YAWL и XML и т. д.

opencv_imgproc — обработка изображений (фильтрация, преобразование цветовых пространств, геометрические преобразования и т. д.).

opencv_highgui — простой UI для ввода/вывода изображений и видео.

opencv_ml — модели машинного обучения (деревья решений, SVM, обучение со стимулированием и т. д.).

opencv_features2d — распознавание и описание плоских фигур и примитивов (FAST, SURF и другие, включает в себя специализированный фреймворк).

opencv_video — используется для анализа движений и отслеживания объектов (шаблоны движения, оптический поток, устранение фона).

opencv_objdetect — используется для обнаружения объектов на изображении (распознавание людей HOG, нахождение лиц с помощью алгоритма Виолы-Джонса и т. д.).

opencv_calib3d — используется для калибровки камеры, для поиска стерео-соответствия и для элементной обработки трехмерных данных.

Одним из важнейших классов данной библиотеки, представляющий некий тип данных, хранящий изображение и поддерживающий необходимые методы, называется есть числовой одно- или Mat. Mat n-мерный мультиканальный массив. Данный класс может быть использован для хранения вещественных или комплекснозначных векторов и/или матриц, монохромных или цветных изображений, облаков точек, тензоров, векторных полей, гистограмм. Структура данных некоторого массива N типа Mat будет определяться массивом N.step[]. Таким образом, адрес каждого элемента (i0,..., iN.dims 1 ) массива N, где 0 ik N.size[k ] может быть рассчитан как addr N.data N.step[0] i0 N.step[1] i1... N.step[ N.dims 1] iN.dims 1 2.4.1 где dims – размерность массива по каждому измерению.

Для двумерного массива формула 2.4.1 сокращается до следующего вида [16]:

–  –  –

Основной функционал заявленного устройства базируется на операциях распознавания в кадрированном видеопотоке определенных объектов. В данном случае, к таковым относятся лицо и глаза. На сегодняшний день главным инструментом детектирования лица и его частей на изображении в реальном времени является алгоритм Виолы-Джонса [17], [18].

Представленный метод использует в своей основе принцип «сканирующего окна» (scanning window). Как уже было указано в разделах 2.1, 2.3, цифровое изображение представляет собой двумерный массив пикселей размером M N, где каждый пиксель выражен значением в диапазоне 0 255 для каждого цветового канала.

Поиск лица и его черт производится в активной области изображения прямоугольными признаками, описывающие найденное лицо и возвращающие границы прямоугольной области, в которой потенциально находится искомый объект в формате:

R x, y, w, h, a,

x, y - координаты центра прямоугольника, w, h - ширина и высота, a угол наклона относительно оси ординат.

Процесс распознавания объектов в реальном времени требует высокой вычислительной скорости работы методов в связи с чем входное изображение используется в интегральном представлении. Интегральное представление позволяет быстро рассчитывать суммарную интенсивность пикселей произвольного прямоугольника, причем размеры заданного прямоугольника не влияют на время расчета. Интегральное представление можно представить в виде матрицы, размеры которой совпадают с размерами исходного изображения I, где каждый элемент рассчитывается как i x, j y II ( x, y ) I ( x, y ), i 0, j 0 где I ( x, y) - интенсивность исходного пикселя. Каждый элемент рассчитанного двумерного массива II ( x, y) есть суммарная интенсивность пикселей в прямоугольной области, размеры которой определяются координатами (0;0), ( x; y). Суммирование яркостей пикселей некоторой области требует времени пропорционально размеру массива, но в интегральном представлении необходимо произвести всего 3 арифметические операции и 4 раза обратиться к памяти, что значительно повышает скорость расчета признаков Хаара в процесс распознавания. Допустим, необходимо рассчитать суммарную интенсивность прямоугольной области ABCD, представленной на рисунке 2.5.1.

–  –  –

Задача распознавания образов на цифровом изображении строится на специальных признаках, названных признаками Хаара. Признак Хаара представляет собой прямоугольник, состоящий из двух или более черных и белых областей (рис. 2.5.2).

–  –  –

Каждый из представленных признаков позиционируется на входном изображении, после чего производится суммирование интенсивностей пикселей в областях. Обозначим сумму значений интенсивности пикселей исходного изображения, перекрываемых светлой частью признака Хаара, II LIGHT, а перекрываемых темной частью, соответственно, II DARK. Тогда разность F II LIGHT II DARK является вычисляемым значением признака [20, 21].

Изначально, в методе Виолы-Джонса использовались исключительно ортогональные примитивы, однако, с развитием метода были предложены примитивы с наклоном 45 градусов относительно осей координат, а также признаки с несимметричной конфигурацией.

Кроме того, вместо идеи простой разности было предложено производить вычисление значения признака как взвешенную сумму пикселей темной и светлой областей:

–  –  –

где - весовой коэффициент, II - суммарная интенсивность области [22].

3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА

Выбор аппаратной платформы 3.1.

Устройство представляет собой опытный образец, построенный на базе универсальной аппаратной портативной платформы и выполняющий минимально необходимый функционал. Для выбора аппаратной платформы был проведен сравнительный анализ существующих миникомпьютеров и аппаратновычислительных платформ.

В целом, методы компьютерного зрения, которые предполагается использовать в данной работе, представляют собой обработку двумерных массивов в реальном времени, что является довольно затратной операцией с точки зрения вычислительных мощностей электронного устройства. Таким образом, для выполнения поставленной задачи наиболее важными характеристиками платформы будут являться: тактовая частота процессора, объем энергозависимой и энергонезависимой памяти, наличие различных портов, устройств ввода-вывода, поддерживаемых интерфейсов, а также стоимость. Для анализа были выбраны наиболее популярные и распространенные платформы такие как BeagleBone Black, Intel Galileo, Raspberry Pi 2, CubieBoard2.

В Приложении А приведена сводная информация по характеристикам описываемых устройств.

Исходя из результатов сравнительного анализа, приведенных в Приложении А, наиболее оптимальным решением задачи выбора платформы является Raspberry Pi 2.

Raspberry Pi 2— одноплатный компьютер, изначально разработанный как бюджетная система для обучения информатике, впоследствии получивший более широкое применение. ARM11 процессором Broadcom BCM2835 с тактовой частотой 900 МГц и модулем оперативной памяти на 1Гб, размещенными по технологии «package-on-package» непосредственно на процессоре. Модель «2 B»

оснащается процессором с 4 ядрами Cortex-A7 с частотой 1ГГц и оперативной памятью размером 1ГБ. Модель оснащаена четрырьмя USB 2.0 портами, также присутствует порт Ethernet. Помимо основного ядра, BCM2835 включает в себя графическое ядро с поддержкой OpenGL ES 2.0, аппаратного ускорения и FullHD-видео и DSP-ядро Главным отличием Raspberry от многих более продвинутых одноплатных компьютеров является высокоуровневая техническая поддержка, выраженная в высоком уровне оптимизации дистрибутивов программного обеспечения, наборы всевозможных библиотек с функциями и методами, которые сразу готовы для использования в авторских проектах, а также высокий уровень унификации аппаратных компонентов.

Официальной операционной системой для выбранной аппаратной платформы является вариант Debian — Raspbian. Помимо Raspbian, устройство поддерживает ряд других POSIX- систем: Debian Wheezy, Ubuntu MATE, Fedora Remix [23].

Аппаратная структура 3.2.

Опытный образец имеет в своем составе следующие основные аппаратные компоненты:

микрокомпьютер Raspberry Pi 2;

камера;

сенсорный дисплей.

К представленной аппаратной платформе с использованием интерфейса USB 2.0 присоединяется камера, с помощью которой производится захват изображения. На этапе прототипирования выбрана камера Logitech C170, способная производить захват видео разрешением до 1024 х 768 пикселей [24].

В силу высокого уровня поддержки и распространенности интерфейса USB, для инициализации камеры не требуется никаких программных манипуляций и дополнительных настроек.

Для демонстрации работы устройства к микрокомпьютеру был подключен сенсорный дисплей диагональю 3,2 дюйма с использованием интерфейса SPI. Данное устройство требует программной настройки путем установки драйверов.

Принципиальная схема устройства представлена на рисунке 3.2.1.

–  –  –

Настройка программного обеспечения 3.3.

Ключевым аспектом настройки программного обеспечения платформы является установка и настройка библиотек компьютерного зрения и, при необходимости, их компиляция с возможностью работы под различными языками программирования.

Первым этапом является подготовка операционной системы Raspbian для установки путем ее обновления. Для процедуры обновления и для последующих программных манипуляций используется терминал при подключенном к сети Интернет микрокомпьютере.

Для обновления используем 3 команды:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo rpi-update Затем произведем инсталляцию необходимых инструментов разработки sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config.

Далее, для поддержки всевозможных форматов фото- и видеофайлов воспользуемся командами sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev Далее произведем инсталляцию фреймворка GTK, который необходим для создания графического интерфейса пользователя (GUI) sudo apt-get install libgtk2.0-dev Для оптимизации методов библиотеки для работы с матрицами произведем установку библиотек ATLAS sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran Установив все необходимые пакеты и обновив систему, произведем загрузку библиотеки OpenCV и ее распаковку wget -O opencv-2.4.10.zip http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.10/opencvzip/download unzip opencv-2.4.10.zip Перейдем в директорию с распакованным архивом и создадим поддиректорию для будущего построения библиотеки cd opencv-2.4.10 mkdir build cd build Далее произведем сборку библиотеки с помощью утилиты CMake с указанными параметрами cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON

-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES = ON..

Окончательно скомпилируем OpenCV make sudo make install Теперь программная часть платформы настроена и готова к разработке пользовательского программного обеспечения [25].

–  –  –

Подключенная к микрокомпьютеру цифровая камера располагается в салоне автомобиля таким образом, что лицо водителя целиком попадает в поле видимости ее видоискателя. Видеопоток, полученный с камеры поступает на аппаратно-вычислительную часть устройства и затем подвергается дальнейшей обработке. Под обработкой понимается кадрирование потока, детектирование и выделение объектов типа «Лицо» и «Глаза». В случае, если в течение установленного времени, глаза не могут быть найдены в области лица, либо они закрыты, либо детектированы иные признаки, не соответствующие безопасному поведению водителя, производится звуковая сигнализация. Схема расположения устройства в салоне изображена на рисунке 3.4.1. Более подробно алгоритмизация и функционал устройства описаны в последующих разделах данной статьи.

–  –  –

Программная реализация функций устройства 3.5.

3.5.1. Выбор языка программирования и вопросы оптимизации Следующим этапом работы является разработка программного обеспечения. В силу высокого уровня платформенной переносимости, гибкости, оптимальности и поддержки парадигм объектно-ориентированного программирования, а также непосредственно библиотек компьютерного зрения, был выбран язык разработки С++ [26, 27].

По причине того, что разработка ведется на базе портативного устройства, которое уступает по вычислительным мощностям персональным компьютерам, наиболее актуальными становятся вопросы оптимальности распределения ресурсов, а также минимизации вычислений.

Как было описано разделе 2, изображение, в общем случае, представляет собой двумерный массив, длительность обработки которого напрямую зависит от его размеров. Кроме того, одной из ключевых характеристик изображения, помимо его размеров, является число цветовых каналов. Стандартное цветное изображение является 3-канальным, т.е. цвет каждого пикселя формируется как сумма оттенков красного (Red), зеленого (Green) и голубого (Blue). Каждый оттенок представлен 8-битным числом. Черно-белое изображение является одноканальным, т.е. каждый элемент массива представлен одним 8-битным числом, в то время как в RGB-изображении на каждый элемент приходится сразу 3 таких числа.

Таким образом, в основе оптимального быстродействия и пользования ресурсами вычислительной платформы лежат 2 принципа:

изображение должна быть как можно меньше;

количество каналов должно быть минимальным.

В силу указанных выше принципов повышения быстродействия, а также исходя из максимально поддерживаемого разрешения портативного дисплея, который был установлен на платформу, базовым разрешением исходного изображения, которое подвергается обработке, было выбрано 320х240 пикселей.

cv::VideoCapture camera(0);

camera.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);

camera.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);

Использовать изображение еще более меньшего размера в рамках решения данной задачи нецелесообразно, т.к. с уменьшением размера исходного изображения падает и точность детектирования искомых объектов.

В библиотеке уже существует метод, позволяющий OpenCV преобразовывать цветное изображение в черно-белое.

cv::cvtColor(frame, frame, CV_RGB2GRAY);

Данная процедура принимает на вход в качестве первого аргумента некоторое исходное изображение, вторым параметром результирующее изображение, третьим параметром передается символьная константа, показывающая из какого цветового пространства в какое необходимо произвести преобразование. В данном случае, из пространства RGB в черно-белое.

3.5.2. Процедура детектирования Первым этапом работы программы является инициализация необходимого оборудования, в данном случае цифровой камеры и загрузка каскадов, необходимых для поиска лица и глаз. После успешной загрузки, камера выполняет захват изображения. Захваченный камерой видеопоток поступает на платформу, где подвергается процессу кадрирования, т.е.

разделяется на отдельные кадры, обработкой которых и занимается программное обеспечение. Затем, в кадре производится поиск объекта типа «Лицо».

Детектирование данного объекта осуществляется путем применения каскадов Хаара, в основе которых лежит алгоритм Виолы-Джонса. Искомый объект представляет из себя некую прямоугольную область, которая по результатам работы каскадов в наибольшей степени удовлетворяет поисковым признакам. В силу расположения камеры в салоне автомобиля, а соответственно и расстояния от лица до камеры, предположительный размер искомого объекта составляет от 20% до 75% от исходного изображения.

Для работы с каскадами создадим объект типа «Каскадный классификатор»:

cv::CascadeClassifier* FaceContainer = NULL;

Далее, произведем загрузку.XML-файла, т.е. непосредственно самого классификатора. Для этого обращаемся к методу класса CascadeClassifier под названием load. Данный метод имеет сигнатуру типа void, а в качестве входного параметра принимает путь до расположения файла.

FaceContainer -load(путь к файлу);

Непосредственное использование каскадов осуществляется с помощью метода detectMultiScale.

CascadeForFaceDetection-detectMultiScale (frame, FaceContainer, 1.1, 3, 0, cv::Size (frame.rows / 5, frame.rows / 5), cv::Size (frame.rows * 3 / 4, frame.rows * 3 / 4));

Данный метод также имеет сигнатуру типа void, а в качестве входных параметров принимает изображение, на котором необходимо произвести поиск, массив типа Cv::Rect, т.е. предназначенных для хранения прямоугольных областей-кандидатов, внутри которых располагается искомый объект.

Следующими параметрами являются коэффициент масштабирования, показывающий во сколько раз уменьшается размер изображения при повторном сканировании, и минимально необходимое число областей-соседей. Как было описано в разделе 2, метод Виолы-Джонса реализован на основе принципа сканирующего окна, т.е. одна итерация каскада есть обработка изображения окном фиксированного размера, затем производится масштабирование, и итерация повторяется. Во время данного многоитеративного подхода наблюдается высокий процент ложных срабатываний и повторных результатов.

Таким образом, параметр minNeighbors показывает, сколько должно быть повторных срабатываний для прямоугольной области, чтобы она была сохранена в памяти как искомый объект. Установив описываемый параметр равным нулю, в контейнер будут записаны все результаты, для всех масштабов, как это показано на рисунке 3.5.2.1.

Рисунок 3.5.2.1 – Результат работы классификатора при minNeighbors=0

Как видно из рисунка 3.5.2.1 помимо непосредственно человеческих лиц в качестве областей-претендентов выделена масса других областей различного размера, которые, очевидно, не являются искомыми объектами.

Увеличивая размер параметра, т.е. необходимое число соседствующих областей-претендентов значительно снижается процент ложных срабатываний (см. рисунок 3.5.2.2).

Рисунок 3.5.

2.2 – Результат работы классификатора при minNeighbors=1 Наиболее точный результат получается для minNeighbors=3, который является значением по умолчанию. Как видно на рисунке 3.5.2.3, при данном параметре найдены только искомые объекты, а процент ложных срабатываний для данного изображения равен нулю.

Рисунок 3.5.

2.3 – Результат работы классификатора при minNeighbors=3 В большинстве случаев, дальнейшее увеличение данного параметра может понизить точность классификатора и, соответственно, искомые объекты могут не быть детектированы.

Последние 2 параметра определяют диапазон размеров сканирующего окна.

Для повышения точности работы разрабатываемого устройства, в обрабатываемом видеопотоке был разработан дополнительный программный метод, который, в случае обнаружения в кадре нескольких искомых объектов, выбирает наибольший. Данный метод позволит отфильтровать изображения от ложных срабатываний. Кроме того, в реальной ситуации не исключена возможность попадания в видоискатель камеры лица пассажира, располагающегося на заднем сидении. Расположение камеры напротив водителя обеспечивает, что наибольший объект из найденных однозначно будет являться лицом водителя.

Данный метод возвращает объект cv::Rect, т.е. объект, хранящий координаты левого верхнего угла некоторой прямоугольной области, а также ее ширину и высоту. В качестве входного параметра метод принимает вектор, хранящий координаты и размеры прямоугольных областей претендентов, полученных в ходе работы классификатора. В основе работы метода лежит простейший метод пузырьковой сортировки по методу объекта типа cv::Rect под названием area(), возвращающий площадь прямоугольной области.

cv::Rect biggestRect(std::vectorcv::Rect &object) const { assert(!object.empty());

–  –  –

После успешного детектирования области лица детектирование уже продолжается в регионе, на 15% превышающий регион найденного лица.

Данный прием позволительно использовать в силу относительно небольшой амплитуды движения головы водителя во время вождения. Использование поиска уже в выделенной зоне повышает также и быстродействие за счет меньшей обрабатываемой площади. Кроме того, формируется шаблон, который будет использован для поиска наибольшего совпадения в целом кадре в случае, если по каким-либо причинам лицо человека не было детектировано в выделенном ранее регионе поиска.

Формирование шаблона производится путем смещения и обрезки, как это показано на рисунке 3.5.2.1. В результате, за шаблон принимается некоторая область размером 25% от исходного и геометрически соответствует центральной части лица, имеющая наибольшее число характерных признаков, т.е. глаза, нос, губы и т.д.

–  –  –

Рисунок 3.5.

2.1 – Формирование шаблона лица.

Если же в течение заранее определенного времени и шаблонный поиск не даст результат, то вновь управление передается функции поиска лица во всем кадре с помощью каскадов. В случае успешного детектирования области лица и в отсутствие непредвиденных сложностей, программа циклически производит поиск в 15% зоне.

Далее для более быстрого и эффективного поиска глаз, детектирование осуществляется только в верхней половине области лица. Данный прием оптимизации основан в первую очередь на естественной физиологии лица.

Однозначно известно, что глаза у человека находятся в верхней половине лица и производить поиск глаз в нижней части лица нецелесообразно. В дополнение, для снижения нагрузки на вычислительное устройство использовалась только правая половины лица. Данный прием допустим в силу того, что глаза человека в нормальной ситуации моргают в достаточной степени синхронно, чтобы всего лишь по одному глазу делать выводы о состоянии обоих глаз.

Для обрезки и выделения заданной области используем собственный метод cropFaceOut, возвращающий непосредственно изображение, а точнее определенную параметрами обрезки область. В качестве аргументов функция принимает: исходное изображение, координаты области лица, а также целочисленные коэффициенты обрезки по вертикали и горизонтали соответственно.

cv::Mat cropFaceOut(const cv::Mat frame, cv::Rect Face, int xH, int xW) { Face.height = (int)(Face.height / xH);

Face.width = (int)(Face.width / xW);

–  –  –

} В библиотеке OpenCV для хранения изображения используется тип данных cv::Mat Детектирование лица и глаз в видеопотоке показано на рисунке 3.5.2.5.

–  –  –

Общая алгоритмизация процесса детектирования лица и глаз представлена в виде блок-схемы на рисунке 3.5.2.6.

Рисунок 3.5.

2.6 – Блок-схема алгоритма детектирования 3.5.3. Оценка состояния глаза В качестве метода оценки состояния водителя была выбрана оценка состояния глаз водителя, т.е. открыты они или закрыты.

В качестве способа определения состояния глаза был выбран метод детектирования зрачка, т.е. если на изображении зрачок найден, то глаз открыт, иначе – закрыт. Первым из таких методов, которые были проанализированы в ходе исследования, был метод Fast Radial Symmetry Transform.

3.5.3.1. Fast Radial Symmetry Transform Первый способ детектирования зрачка – обнаружение объекта эллиптической формы на основе преобразования радиальной симметрии (Fast Radial Symmetry Transform).

Данное преобразование рассчитывается из набора, состоящего из одного или нескольких интервалов N, зависящих от размера детектируемого признака.

Значение, полученное в результате данного преобразования на интервале n N показывает степень радиальной симметрии градиентов на расстоянии n от каждой точки.

Для каждого интервала n рассчитывается ориентационная проекция On и амплитудная проекция M n. Они формируются путем проверки градиента g в каждой точке p, относительно которой определены положительноориентированные пиксели p ve и отрицательно-ориентированные пиксели pve (рис 3.5.3.1.1).

Рисунок 3.5.3.1.1 – Расположение ориентированных пикселей

Положительно-ориентированные пиксели p ve определяются как точки, на которые указывает вектор градиента, находящиеся на расстоянии n от точки p. Отрицательно-ориентированные пиксели pve расположены диаметрально противоположны.

Координаты положительно-ориентированных пикселей определяются как

–  –  –

Изначально, проекции ориентации и амплитуды нулевые. Для каждой пары ориентированных пикселей для соответствующей точки p ve ориентационное и амплитудное изображение увеличивается на 1 и на норму градиента g ( p) соответственно. Для отрицательно-ориентированных пикселей выполняется декремент ориентационной проекции и уменьшение амплитудной проекции на норму градиента g ( p).

–  –  –

Сверткой в математическом анализе называется операция, показывающая «схожесть» одной функции с отраженной и сдвинутой копией другой. В случае работы с изображениями — свёртка — это операция вычисления нового значения заданного пикселя, при которой учитываются значения окружающих его соседних пикселей [29].

Полное значение преобразования определяется как сумма степеней симметричности на всем наборе интервалов S Sn (3.5.3.1.3) nN Говоря о практическом применении преобразования, существует ряд параметров, которые должны быть определены, а именно набор интервалов N n1, n2,... для которого производится расчет S n, Гауссово ядро An и параметр, показывающий степень округлости.

Классический подход для обнаружения локальной симметрии заключается в расчете видимой симметрии в окрестности каждой точки. Данный результат может быть получен путем расчета S n для некоторого конечного множества N 1,2,..., n, а затем скомбинированы, используя выражение (3.5.3.1.3).

Назначение Гауссова ядра заключается в снижении влияния An положительно- и отрицательно-ориентированных пикселей для интервала n.

Двумерный Гауссиан выбран в силу своей радиальной симметрии, что согласовывается со всеми направлениями градиента, а также легко отделима, благодаря чему его свертка может быть эффективно определена.

Для каждой точки изображения рассчитывается градиент по вертикали и по горизонтали, т.е. функция, показывающая наискорейшее направление увеличения яркости изображения.

Пусть существует некоторое множество N 1,2,..., n, зависящее от масштабов искомого признака. Значение преобразования на заданном множестве показывает влияние градиентов на радиальную симметрию на расстоянии n от каждой точки [30].

Была осуществлена программная реализация описываемого метода.

Алгоритм работы программы представлен в виде блок-схемы (см. Приложение Б). Результат работы программы представлен на рисунке 3.5.3.1.2.

Рисунок 3.5.3.1.2 – Демонстрация работы метода FRST

Как видно из рисунка 3.5.3.1.2, данный метод точно показывает расположение опорных точек (points of interest), которым соответствуют наиболее плотные скопления результирующих точек, которые соответствуют центрам наиболее явно выраженных окружностей, а именно зрачков. Однако, стоит обратить внимание на то, что по итогам своей работы метод вернул отдельные, менее ярки скопления точек, которые потенциально соответствуют центрам, но уже менее явно выраженных окружностей. Данные скопления могут вносить дополнительную погрешность в процесс детектирования и, вероятно, требуют последующей обработки изображения в виде фильтрации или кластеризации.

3.5.3.2. Кластеризация

Кластеризацией называется процесс распределения множества объектов на группы (кластеры) по принципу наибольшей схожести. Принципиальным отличием от классификации является тот факт, что группы заранее не заданы и определяются в процесс работы кластеризационного алгоритма.

В качестве алгоритма кластеризации был выбран метод k-средних (kmeans). Данный алгоритм стремится минимизировать среднеквадратичное отклонение для точек каждого из кластеров. Пусть имеются некоторый вектор x0,..., xn X, входных данных а также функция, определяющая расстояние

–  –  –

где m - количество набора кластеров в результате работы, k - количество начального набора кластеров, U ij - коэффициент принадлежности.

Очевидными недостатками данного метода являются зависимость полученного результата от начального определения центров кластеров, а также неопределенность выбора начального количества точек, определяемых в качестве центров кластеров. [33] Программная реализация метода была осуществлена также на основе библиотек OpenCV с использованием метода cv::kmeans.

cv::kmeans(inputImage, clusterCount, labels, cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, iter, eps), att, kmpp, centers);

Данный метод имеет сигнатура типа void, принимающий на вход некоторый входной массив данных, в данном случае изображение, заранее определенное число кластеров, критерий остановки работы метода, число попыток достижения лучшей компактности, флаг, определяющий использование классического метода k-means или расширенного k-means++. Последним параметром является возвращаемый массив центров кластеров.

Как видно из рисунка 3.5.3.1.2, наибольшие скопления соответствуют именно зрачкам и для наглядности результатов кластеризации обозначим найденный кластер окружностью и поместим на исходный видеопоток. По итогам работы программа детектирует искомый объект, а именно зрачок (см. рис 3.5.3.2.1).

Рисунок 3.5.3.2.1 – Результат работы после кластеризации

3.5.3.3. Преобразования Хафа Еще одним популярным методом распознавания и детектирования прямых, кривых линий и окружностей, на изображениях является преобразование Хафа.

В задаче распознавания необходимо формализовать искомый объект с его параметрами.

Математическая модель, описывающая окружность выглядит следующим образом:

–  –  –

где (a, b) - координаты центра окружности, R - радиус окружности.

Первым этапом работы метода является обнаружение краевых пикселей. В рамках данной задачи используется оператор Собеля [34].

Оператор Собеля – это дифференциальный оператор, который вычисляет приближение градиента в каждой точке изображения. С помощью данного оператора определяется направление наискорейшего возрастания яркости, что позволяет оценить, как «резко» или «плавно» меняется яркость изображения в конкретной точке и, соответственно, какова вероятность того, что она является частью границы некоторого объекта. Для точек, находящихся в области постоянной яркости, оператор Собеля вернет нулевой вектор, для точек на границе – вектор, пересекающий границу и направленный в сторону наибольшего увеличения яркости.

Далее, ненулевые пиксели становятся так называемыми голосующими точками, для каждой из которых производится движение на расстояние R по нормали, т.е. по направлению вектора-градиента. Итеративно повторяя данную операцию для множества голосующих точек будет найдено множество координат точек-претендентов на роль центра предполагаемой окружности, которое усредняется для точного определения центра. Затем, будут определены координаты точек, равноудаленных от полученного центра окружности на расстояние R [35, 36].

Метод проиллюстрирован на рисунке 3.5.3.3.1.

–  –  –

Как видно из рисунка 3.5.3.3.2 преобразование Хафа отличается пониженной точностью позиционирования искомого объекта. Кроме того, в ходе работы данного метода фиксируется множество ложных срабатываний при относительно небольшом изменении расстояния между лицом и камерой.

Таким образом, для окончательной работы был выбран метод FRST в силу более точного позиционирования и детектирования.

3.5.3.4. Реализация на аппаратной платформе Как уже было упомянуто в разделах 3.1, 3.2, в качестве аппаратной платформы для прототипирования был выбран одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi 2, работающий под управлением операционной системы Raspbian Jessie, являющаяся специализированной модификацией операционной системы Debian.

Программная реализация методов, описанных в разделе 3.5 осуществлена с использованием языка программирования С++ под стандартом 2011 года С++11. Для сборки программы использовалась утилита CMake. Для данной утилиты были сформированы специальные текстовые файлы CMakeLists.txt, хранящие правила и цели сборки [37].

Описываемое программное обеспечение состоит из 3 файлов:

заголовочный файл *.h, соответствующий ему исходный файл *.cpp, также файл main.cpp. Для данных файлов были сформированы текстовые файлы, описывающие правила сборки. Листинг сборки для заголовочных файлов приведен в таблице 3.5.3.4.1, для файлов с исходным кодом в таблице 3.5.3.4.2.

Таблица 3.5.

3.4.1- CMakeLists.txt для заголовочных файлов cmake_minimum_required(VERSION 2.8) SET(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++0x") project(VideoFaceDetector) find_package(OpenCV REQUIRED) set(SOURCE_LIB VideoFaceDetector.cpp) add_library(VideoFaceDetector ${SOURCE_LIB} ${OpenCV_Libs} ) Таблица 3.5.

3.4.2- CMakeLists.txt для main.cpp cmake_minimum_required(VERSION 2.8) SET(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++0x") project(Tsavnin) find_package(OpenCV REQUIRED) set(SOURCE_EXE main.cpp) include_directories(VideoFaceDetector) add_executable(main ${SOURCE_EXE}) add_subdirectory(VideoFaceDetector) target_link_libraries(main VideoFaceDetector ${OpenCV_LIBS})

Далее, выполним последовательно в консоли 2 команды:

cmake.

make На выходе получен объектный файл main.o, который осуществит запуск всего проекта командой./main.o В силу ряда ограничений, вызванных ограниченной вычислительной мощностью аппаратной платформы, функционал конечного устройства добавлялся поэтапно. Первым этапом была реализация детектора лиц, результаты работы которого показаны на рисунке 3.5.3.4.1 (а, б).

–  –  –

Рисунок 3.5.

3.4.2 – Распознавание лица и глаз в видеопотоке

4 РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

По итогам работы над данным устройством проведен обзор существующих средств контроля бодрствования водителей от различных производителей различных типов, выявлены их преимущества и недостатки.

Далее, был осуществлен выбор аппаратной платформы и разработано программное обеспечение, производящее детектирование лица, глаз, а также зрачков.

Из недостатков опытного образца можно выделить сниженный показатель числа кадров в секунда (FPS), вызванный вычислительной нагрузкой на устройство. Кроме того, в силу портативности самого устройства, а также в пользу экономии ресурсов микроЭВМ, в ходе работы устройства производится обработка изображения разрешением 320 на 240 пикселей, что в ряде случаев снижает точность детектирования.

Отдельные сложности для работы устройства вызваны показателем освещенности, с понижением которого эффективность устройства снижается на порядок. Первым решением для данной проблемы будет камера с инфракрасной подсветкой.

Одной из проблем для качественного функционирования описываемого устройства являются очки. Для очков с прозрачными стеклами, либо с легкой тонировкой детектирование будет произведено с допустимыми потерями точности, но при условии, что изображение будет безбликовым. Для оценки состояния водителя в солнцезащитных очках необходимо реализовать какие-то косвенные методы анализа.

–  –  –

На первом этапе происходит постановка цели и задачи исследования – разработки устройства контроля состояния водителя с применением компьютерного зрения. Тематика выбирается научным руководителем и обсуждается со студентом.

На втором этапе студент производит поиск научной литературы по предоставленной тематике для ознакомления и изучения необходимого материала. В дальнейшем данный материал будет использоваться для проведения исследований и разработки устройства.

На третьем этапе студент совместно с научным руководителем разрабатывают техническое задание (ТЗ). Данный документ является основополагающим при проведении дальнейшего исследования и разработки.

На четвертом этапе реализуется календарный план выполнения работ, обусловленный сроком обучения в магистратуре.

На пятом этапе студент подбирает портативную аппаратную платформу, потенциально подходящей для дальнейшего прототипирования. В рамках данного этапа сравниваются популярные микроЭВМ и микроконтроллеры по вычислительным характеристикам и стоимости.

На шестом этапе производится обзор различных методов компьютерного зрения, необходимых для детектирования объектов типа «Лицо» и «Глаза». По анализу данных объектов программой делается вывод о состоянии водителя.

В рамках седьмого этапа производится непосредственно написание программного кода и загрузка его в аппаратную платформу На восьмом, девятом и десятом этапе студент, под руководством научного руководителя занимается интерпретацией и обработкой результатов, а также оформлением расчетно-пояснительной записки и графического материала (графические материалы результатов исследования, презентация проекта).

Одиннадцатый этап заключается в подведении итогов проведенной работы, получении студентом обратной связи от научного руководителя и комиссии на защите дипломного проекта.

Продолжительность этапов работ 5.1.

Так как отсутствует нормативная база по проводимым работам, а также достоверная информация о процессе выполнения подобных работ иными исполнителями, воспользуемся экспертным способом оценки продолжительности выполнения запланированных работ.

Произведем оценку минимального и максимального времени выполнения каждого из этапов.

Рассчитаем ожидаемое время выполнения работ, воспользовавшись формулой:

–  –  –

KВН – коэффициент выполнения работ, учитывающий влияние внешних факторов на соблюдение предварительно определенных длительностей, в частности, возможно К ВН = 1; КД – коэффициент, учитывающий дополнительное время на компенсацию непредвиденных задержек и согласование работ (КД = 1– 1,2; в этих границах конкретное значение принимает сам исполнитель).

Для простоты расчетов примем КД и КВН, равными единице.

Тогда формула для расчета календарных дней преобразуется в следующую:

–  –  –

Воспользовавшись данными из таблицы 1, приведенными выше формулами, произведем расчет продолжительности выполнения работ научным руководителем и студентом в календарных днях. Результаты расчетов представлены в таблице 5.1.2. На основе данной таблице составим линейный график работ, представленный на рисунке 5.1.1.

–  –  –

Рисунок 5.1.

1 – Проектная диаграмма

-С - НР Расчет накопления готовности проекта 5.2.

Произведем оценку текущих результатов работы над проектом. Величина накопления готовности работы показывает, на сколько процентов по окончании текущего этапа выполнен общий объем работ по проекту в целом.

Степень готовности будет рассчитывать по следующей формуле:

–  –  –

В состав затрат на создание проекта включается величина всех расходов, необходимых для реализации комплекса работ, составляющих содержание данной разработки.

Расчет сметной стоимости ее выполнения производится по следующим статьям затрат:

• материалы и покупные изделия;

• заработная плата;

• социальный налог;

• расходы на электроэнергию;

• амортизационные отчисления;

• командировочные расходы;

• оплата услуг связи;

• арендная плата за пользование имуществом;

• прочие услуги (сторонних организаций);

• прочие (накладные расходы) расходы.

В ходе выполнения проекта отсутствуют расходы на командировочные, услуги связи, услуги сторонних организаций и арендная плата за пользование имуществом.

Таким образом основу расходов данного проекта составляют:

• материалы и покупные изделия;

• заработная плата;

• социальный налог;

• расходы на электроэнергию;

• амортизационные отчисления;

• прочие (накладные расходы) расходы.

Расчет затрат на материалы 5.4.

К данной статье расходов относится стоимость материалов, покупных изделий, полуфабрикатов и других материальных ценностей, расходуемых непосредственно в процессе выполнения работ над объектом проектирования.

На первом этапе работ необходимо провести теоретические исследования. Для этого необходим ряд программных пакетов, таких как Microsoft Word, Excel, MathCAD, MATLAB, Arduino, Visual Studio и т.д.

Большинство данных продуктов предоставляются ТПУ бесплатно для студентов и профессоров, а остальные находятся в свободном доступе на интернет ресурсах. Таким образом затраты на материальные расходы данного этапа исследований включают в себя расходы на бумагу, тетради и пр. На втором этапе проводится исследования. Для этого использовался персональный компьютер с программой МАTLAB, которая была предоставлена бесплатно.

В материальные затраты также входят транспортно-заготовительные расходы (ТЗР), которые обуславливаются затратами на совершение куплипродажи материалов, их доставку. Обычно ТЗР составляют от 5% до 20% от общей цены материалов. Положим норму ТЗР равной 10%.

Таблица 5.4.

1 – Расчет затрат на материалы

–  –  –

Данная статья расходов включает в себя заработную плату студента и научного руководителя, а также премии, входящие в фонд заработной платы.

Расчет заработной платы выполняется на основе трудоемкости выполнения каждого этапа и величины месячного оклада исполнителя. Оклад студента принимается равным окладу соответствующего специалиста низшей квалификации в организации, в которой выполняются подобные виды работ или же там, где студент проходил преддипломную практику.

Для расчета заработной платы исполнителя примем величину месячного оклада, равную окладу младшего научного сотрудника на половину ставки, т.е.

МОС = 14874,45 руб.; величина заработной платы руководителя – величина месячного оклада доцента, к.т.н. МОНР = 27484,86.

Для дальнейшего расчета зарплаты необходимо вычислить среднедневную ставку с учетом среднего количества рабочих дней в месяце. В 2017 году 247 рабочих дней, следовательно, количество рабочих дней в месяце равно 20,6.

Среднедневная тарифная заработная плата рассчитывается по формуле:

ЗПдн = МО/20,6 Для исполнителя эта величина составит примерно 361 рубль, а для научного руководителя 1334,22 рубля в день. Теперь произведем расчет основной заработной платы.

Затем, учитывая премии, дополнительную заработную плату и районный коэффициент, можно рассчитать полную заработную плату по следующей формуле:

ЗПполн = ЗПдн * ТРД * КПР * КДОП * КР где ТРД – трудоемкость проекта для сотрудника в рабочих днях; КПР = 1,1

– коэффициент премирования; Кдоп = 1,13 – коэффициент дополнительной заработной платы для пятидневной рабочей недели; 1,188 для шестидневной. Кр = 1,3 – районный (северный) коэффициент.

Таблица 5.5.

1 – Затраты на заработную плату Среднедневная Затраты Фонд Оклад, Исполнитель ставка, времени, Коэффициент з/платы, руб./мес.

руб./день раб. дни руб.

НР 23264,86 1129,36 21 1,699 39526,99 С 14874,45 361 128 1,62 74212,5 Итого 113739,49

–  –  –

Затраты на единый социальный налог (ЕСН), который включает в себя отчисления в пенсионный фонд, на социальное и медицинское страхование, составляют 27% от полной заработной платы по проекту и рассчитывается по формуле ССОЦ = СЭЛ * 0,27. Для проведения исследования затраты на социальный налог составляют ССОЦ = 113739,49*0,27 = 30,709,66 руб.

–  –  –

где НА – годовая норма амортизации единицы оборудования; ЦОБ – балансовая стоимость единицы оборудования с учетом ТЗР, FД – действительный годовой фонд времени работы соответствующего оборудования, берется из специальных справочников или фактического режима его использования в текущем календарном году, tрф – фактическое время работы оборудования в ходе выполнения проекта, учитывается исполнителем проекта; – число n задействованных однотипных единиц оборудования.

Персональный компьютер и принтер входят в группу – вычислительная техника, следовательно, они имеют срок полезного использования 2-3 года.

Так как к сроку начала работ компьютер и принтер эксплуатировались более 5 и 10 лет соответственно, то срок их полезного использования истек, следовательно, амортизационные расходы на ПК и принтер оборудования равны нулю.

Паяльная станция была приобретена к началу выполнения работ и данный тип оборудования входит в пятую группу – специальное технологическое оборудование для производства электронной и радиотехники. Срок полезного использования таковой составляет от 7 до 10 лет. Зададим конкретное значение СА, равное 8 годам.

Таким образом, амортизационные расходы на использование оборудования составят:

НА ЦОБ рф САМ = = 0,00 руб.

Д Расчет прочих (накладных) расходов 5.9.

В статье «Прочие расходы» отражены расходы на выполнение проекта, которые не учтены в предыдущих статьях. Их следует принять равными 10% от суммы всех предыдущих расходов, т.е.

–  –  –

5.10. Расчет общей себестоимости разработки Рассчитав сумму всех расходов на выполнение запланированных работ, произведем расчет общей себестоимости проекта. Результаты расчетов представлены в таблице 5.10.1.

Таблица 5.10.

1 – Расчет общей себестоимости проекта

–  –  –

Таким образом, затраты на разработку составили С = 162234,73 руб.

5.11. Расчет прибыли, НДС и цены разработки НИР Так как информация для применения сложных методов расчеты прибыли отсутствует, то прибыль может варьироваться в пределах от 5% до 20% от себестоимости продукта. Заложим в проект прибыль, равную 12% от себестоимости. Тогда:

–  –  –

5.12. Оценка экономической эффективности проекта Результатом проведения НИР является создание опытного образца портативного устройства, которое с использованием алгоритмов и методов компьютерного зрения позволит предотвратить засыпание водителей и, соответственно, снизить число ДТП, вызванных данным фактором. На сегодняшний день, общемировая статистика говорит о том, что ДТП по вине спящих водителей составляет порядка 20% от числа всех ДТП.

Кроме того, данный проект позволит популяризировать технологию компьютерного зрения в социально-значимых сферах.

Для получения количественной оценки экономической эффективности разработанного проекта необходимо проведение специального комплексного исследования, которое выходит за рамки представленной работы.

Результатом данного работы является проект, предназначенный для продажи и коммерциализации.

5.13. Оценка научно-технического уровня НИР В данном разделе произведем оценку научно-технического уровня разработки при помощи вычисления интегрального индекса научнотехнического уровня IНТУ. Расчет данного индекса производится как взвешенная сумма количественных оценок НИР по трем признакам: уровень новизны, теоретический уровень и возможность реализации.

–  –  –

Разрабатываемая система по оценке таблицы 9 имеет уровень новизны равный 4, т.к. подобные системы существуют, однако в данной установке не применялись, поэтому необходимо было разработать подходящий алгоритм управления.

Критерии оценки теоретического уровня НИР однозначно равен 6, т.к.

результатом данной работы является алгоритм работы контроллера, организующего работу установки.

Критерий оценки возможности реализации НИР по времени равен 10, т.к.

реализация разработки имеет ограниченный срок 2 года.

Таким образом, произведем расчет интегрального индекса НТУ НИР:

–  –  –

Так как индекс НТУ равен 8 баллов, то это означает, что НТУ соответствует высокому уровню проведенной НИР.

6 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ

Аннотация Представление понятия «Социальная ответственность» сформулировано в международном стандарте (МС) IC CSR-08260008000: 2011 «Социальная ответственность организации».

В соответствии с МС - Социальная ответственность - ответственность организации за воздействие ее решений и деятельности на общество и окружающую среду через прозрачное и этичное поведение, которое:

–  –  –

- учитывает ожидания заинтересованных сторон;

- соответствует применяемому законодательству и согласуется с международными нормами поведения (включая промышленную безопасность и условия труда, экологическую безопасность);

- интегрировано в деятельность всей организации и применяется во всех ее взаимоотношениях (включая промышленную безопасность и условия труда, экологическую безопасность).

Введение В данной ВКР представлена разработка портативного устройства, призванного предотвратить засыпание водителей за рулем. В основе работы устройства лежал алгоритмы компьютерного зрения, с помощью которых в реальном времени производится оценка состояния глаз человека. Аппаратная часть устройства состоит из одноплатного микроЭВМ «Raspberry Pi 2», портативной камеры для видеозахвата изображения для его последующей обработки, а также сенсорный дисплей диагональю 3,2 дюйма для наглядной демонстрации работы устройства, а также для его настройки конечным пользователем. Располагаться устройство будет в салоне автомобиля таким образом, чтобы лицо водителя попадало в видоискатель камеры. В случае, если, согласно своим алгоритмам, устройство посчитает, что человека уснул или близок к этому состоянию, то производится звуковая сигнализация инициирующая пробуждение.

В текущем разделе указаны основные вредные и опасные факторы рабочей зоны, их анализ и способы защиты от них, аспекты охраны окружающей среды, защиты от чрезвычайных ситуаций, а также правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности.

Производственная безопасность 6.1.

6.1.1. Анализ вредных и опасных факторов, которые может создать объект исследования

Согласно номенклатуре, опасные и вредные факторы по ГОСТ 12.0.003делятся на следующие группы:

–  –  –

Перечень опасных и вредных факторов, влияющих на персонал в заданных условиях деятельности, представлен в таблице 6.1.1.1 Таблица 6.1.

1.1 – Перечень опасных и вредных факторов технологии производства

–  –  –

Эти факторы могут влиять на состояние здоровья, привести к травмоопасной или аварийной ситуации, поэтому следует установить эффективный контроль за соблюдением норм и требований, предъявленных к их параметрам.

6.1.2. Анализ вредных и опасных факторов, которые могут возникнуть на производстве при внедрении объекта исследования В условиях современного интенсивного использования ЭВМ важное значение имеет изучение психофизиологических особенностей и возможностей человека с целью создания вычислительной техники, обеспечивающей максимальную производительность труда и сохранение здоровья людей.

Игнорирование эргономики может привести к довольно серьезным последствиям.

При внедрении усовершенственной системы управления технологическим процессом важную роль играет планировка рабочего места.

Она должна соответствовать правилам охраны труда и удовлетворять требованиям удобства выполнения работы, экономии энергии и времени оператора.

Основным документом, определяющим условия труда на персональных ЭВМ, являются «Гигиенические требования к персональным электронновычислительным машинам и организации работы». Санитарные нормы и правила СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03, которые были введены 30 июня 2003 года.

В Правилах указаны основные требования к помещениям, микроклимату, шуму и вибрации, освещению помещений и рабочих мест, организации и оборудованию рабочих мест.

Основным опасным фактором является опасность поражения электрическим током. Исходя из анализа состояния помещения, пост управления №8 по степени опасности поражения электрическим током можно отнести к классу помещений без повышенной опасности (согласно ПУЭ).

Основным опасным производственным фактором на рабочем месте оператора поста управления является высокое напряжение в сети, от которой запитана система управления.

6.1.3. Обоснование мероприятий по защите персонала предприятия от действия опасных и вредных факторов (техника безопасности и производственная санитария) 6.1.3.1. Механические опасности

Основные последствия механических опасностей:

–  –  –

предохранительные – блокировочные устройства (механические, электрические, электронные, пневматические, гидравлические и т.

д.);

–  –  –

Сигнализация является одним из звеньев непосредственной связи между машиной и человеком. Она способствует облегчению труда, рациональной организации рабочего места и безопасности работы. Сигнализация может быть звуковая, световая, цветовая и знаковая. Сигнализация должна быть расположена и выполнена так, чтобы сигналы, предупреждающие об опасности, были хорошо различимы и слышны в производственной обстановке всеми лицами, которым может угрожать опасность.

ГОСТ Р 12.4.

026-2001 «ССБТ. Цвета сигнальные, знаки безопасности и разметка сигнальная» устанавливает термины с соответствующими определениями, для правильного понимания их назначения, правила применения и характеристики знаков безопасности, сигнальных цветов и сигнальной разметки.

6.1.3.2. Требования к помещениям для работы с ПЭВМ В соответствии с основными требованиями к помещениям для эксплуатации ПЭВМ (СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03) эти помещения должны иметь естественное и искусственное освещение. Площадь на одно рабочее место пользователей ПЭВМ с ВДТ на базе электронно-лучевой трубки (ЭЛТ) должна составлять не менее 6 м2 и с ВДТ на базе плоских дискретных экранов (жидкокристаллические, плазменные) 4,5 м2.

Для внутренней отделки интерьера помещений с ПЭВМ должны использоваться диффузионно-отражающие материалы с коэффициентом отражения от потолка – 0.7 - 0.8; для стен – 0.5 - 0.6; для пола – 0.3 - 0.5.

6.1.3.3. Микроклимат

–  –  –

Допустимые микроклиматические условия установлены по критериям допустимого теплового и функционального состояния человека на период 8часовой рабочей смены. Они устанавливаются в случаях, когда по технологическим требованиям, техническим и экономически обоснованным причинам не могут быть обеспечены оптимальные величины.

Допустимые величины показателей микроклимата на рабочих местах представлены в таблице 6.1.3.3.2.

–  –  –

Для обеспечения установленных норм микроклиматических параметров и чистоты воздуха на рабочих местах и в помещениях применяют вентиляцию.

Общеобменная вентиляция используется для обеспечения в помещениях соответствующего микроклимата. Периодически должен вестись контроль влажностью воздуха. В летнее время при высокой уличной температуре должны использоваться системы кондиционирования.

В холодное время года предусматривается система отопления. Для отопления помещений используются водяные системы центрального отопления.

При недостаточной эффективности центрального отопления должны быть использованы масляные электрические нагреватели.

Радиаторы должны устанавливаться в нишах, прикрытых деревянными или металлическими решетками. Применение таких решеток способствует также повышению электробезопасности в помещениях. При этом температура на поверхности нагревательных приборов не должна превышать 95 °С, чтобы исключить пригорание пыли.

6.1.3.4. Освещение Освещение рабочего места – важнейший фактор создания нормальных условий труда. Освещению следует уделять особое внимание, так как при работе наибольшее напряжение получают глаза.

Освещение делится на естественное, искусственное и совмещенное.

Совмещенное сочетает оба вида освещения.

На посту управления, где расположено рабочее место оператора, используется совмещенное освещение.

Для определения приемлемого уровня освещенности в помещении необходимо:

- определить требуемый для операторов уровень освещенности внешними источниками света;

- если требуемый уровень освещенности не приемлем для других операторов, работающих в данном помещении, надо найти способ сохранения требуемого контраста изображения другими средствами.

Рекомендуемые соотношения яркостей в поле зрения следующие:

- между рабочими поверхностями не должно превышать 1:3 – 1:5;

- между рабочими поверхностями и поверхностями стен и оборудования – 1:10.

Освещённость на рабочем месте должна соответствовать характеру зрительной работы, который определяется наименьшим размером объекта различения, контрастом объекта с фоном и характеристикой фона.

Рабочие столы следует размещать таким образом, чтобы видеодисплейные терминалы были ориентированы боковой стороной к световым проемам, чтобы естественный свет падал преимущественно слева.

Освещенность на поверхности стола в зоне размещения рабочего документа должна быть 300 - 500 лк (СНиП 23-05-95, СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03).

Освещение не должно создавать бликов на поверхности экрана. Освещенность поверхности экрана не должна быть более 300 лк. Следует ограничивать прямую блесткость от источников освещения, при этом яркость светящихся поверхностей (окна, светильники и др.), находящихся в поле зрения, должна быть не более 200 кд/м2. Показатель ослепленности для источников общего искусственного освещения в производственных помещениях должен быть не более 20.

Согласно СниП 23-05-95 нормы на освещение для оператора поста управления берутся для производственных помещений. Эти нормы представлены в таблице 6.1.3.4.1.

Таблица 6.1.

3.4.1 – Нормы на освещение для оператора

–  –  –

Расчет системы искусственного освещения на рабочем месте оператора поста управления Расчет системы искусственного освещения проводится для прямоугольного помещения, размерами: длина А = 4 (м), ширина В = 3 (м), высота Н = 2,4 (м), количество ламп N = 4 (шт).

Вычисления будут, производится по методу светового потока, предназначенного для расчета освещенности общего равномерного освещения горизонтальных поверхностей. Согласно отраслевым нормам освещенности уровень рабочей поверхности над полом составляет 0,8 (м) и установлена минимальная норма освещенности Е = 300 (Лк).

Световой поток лампы накаливания или группы люминесцентных ламп светильника определяется по формуле:

Ф = Ен S Kз Z 100 / (n ), (1) Где: Ен – нормируемая минимальная освещённость по СНиП 23-05-95, (Лк);

S – площадь освещаемого помещения, (м2);

Kз – коэффициент запаса, учитывающий загрязнение светильника (источника света, светотехнической арматуры, стен и пр., т.е. отражающих поверхностей), (наличие в атмосфере цеха дыма), пыли;

Z – коэффициент неравномерности освещения. Для люминесцентных ламп при расчётах берётся равным Z = 1,1;

n – число светильников;

- коэффициент использования светового потока, (%);

Ф– световой поток, излучаемый светильником.

Коэффициент использования светового потока показывает, какая часть светового потока ламп попадает на рабочую поверхность. Он зависит от индекса помещения i, типа светильника, высоты светильников над рабочей поверхностью h и коэффициентов отражения стен (ст) и потолка (n).

Индекс помещения определяется по формуле

–  –  –

где L – расстояние между рядами светильников, м.

Рекомендуется размещать люминесцентные лампы параллельными рядами, принимая l = 1,4, отсюда расстояние между рядами светильников:

–  –  –

Два ряда светильников будут расположены вдоль длинной стены помещения.

Расстояние между двумя рядами светильников и стенами вычисляется по формуле:

–  –  –

Определим индекс помещения вычисляя по формуле (5.2) получаем:

i 1, 07 4 3 1, 6 Найдем коэффициенты отражения поверхностей стен, пола и потолка.

Так как поверхность стен окрашена в серый цвет, cвежепобеленные с окнами без штор, то коэффициент отражения поверхности стен P ст = 50%. Так как поверхность потолка светлый окрашенный, то коэффициент отражения поверхности потолка Pп = 30%.

Учитывая коэффициенты отражения поверхностей стен, потолка и индекс помещения i, определяем значение коэффициента = 36%.

Подставив все значения в формулу (1), по которой рассчитывается световой поток одного источника света, получаем:

300 12 1,5 1,1 5940 Ф 4125 4 0,36 1, 44 (лм) По полученному световому потоку подбираем лампу, наиболее подходящей является лампа ЛБР-80-1 со световым потоком 4160 (лм).

Выразим Е из формулы (5.1):

–  –  –

Как видно из расчета, минимальная освещенность в пределах нормы.

Для того чтобы доказать, что использование люминесцентной лампы ЛБР-80-1 является наиболее рациональным, рассчитаем необходимое количество светильников по формуле:

–  –  –

где Е – норма освещенности Е = 300 (Лк);

k – коэффициент запаса учитывающий старение ламп и загрязнение светильников, k = 1,5;

S – площадь помещения;

Z – коэффициент неравномерности освещения, Z = 1,1;

n – число рядов светильников, n = 2;

– коэффициент использования светового потока, = 0,36;

F – световой поток, излучаемый светильником.

Подставим численные значения в формулу (5.8), получим количество светильников в одном ряду:

–  –  –

Длина одного светильника равна 1,5 (м), в одном светильнике 2 лампы ЛБР-80Так как в рассматриваемом помещении количество ламп 4 (шт), по одному светильнику в двух рядах, следовательно, нормы безопасности по искусственному освещению в данном случае соблюдены.

6.1.3.5. Шум В производственных условиях имеют место шумы различной интенсивности и частотного спектра, которые генерируются источниками шумов.

Для исследуемого объекта (производство и пункт управления) основными источниками шумов являются производственное оборудование (внешние источники) и оборудование поста управления (внутренние источники).

ПДУ шума для объектов типа поста управления нормируются ГОСТ 12.1.003-83 и СН 2.2.4/2.1.8.562–96. Значения ПДУ согласно этим документам представлены в таблице 6.1.3.5.1. (для постоянных шумов) Таблица 6.1.

3.5.1 – Нормированные значения уровня звукового давления

–  –  –

ПУ 974 868 863 860 778 755 754 65 Для оценки соблюдения ПДУ шума необходим производственный контроль (измерения и оценка). В случае превышения уровней необходимы организационно- технические мероприятия по защите от действия шума (защита временем, расстоянием, экранирование источника, либо рабочей зоны, замена оборудования, использование СИЗ).

6.1.3.6. Электромагнитные излучения

Электромагнитным излучением называется излучение, прямо или косвенно вызывающее ионизацию среды. Контакт с электромагнитными излучениями представляет серьезную опасность для человека, по сравнению с другими вредными производственными факторами (повышенное зрительное напряжение, психологическая перегрузка, сохранение длительное время неизменной рабочей позы).

Нормы электромагнитных полей, создаваемых ПЭВМ приведены в таблице 6.1.3.6.1 и таблице 6.1.3.6.2, в соответствии с СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03.

Таблица 6.1.

3.6.1 – Временные допустимые ЭМП, создаваемых ПЭВМ

–  –  –

Электростатический потенциал экрана видеомонитора 500 В Таблица 6.1.

3.6.2 – Временные допустимые уровни ЭМП, создаваемых ПЭВМ на рабочих местах

–  –  –

Напряженность электростатического поля Для оценки соблюдения уровней необходим производственный контроль (измерения). В случае превышения уровней необходимы организационнотехнические мероприятия (защита временем, расстоянием, экранирование источника, либо рабочей зоны, замена оборудования, использование СИЗ).

6.1.3.7. Психофизиологические факторы Наиболее эффективные средства предупреждения утомления при работе на производстве – это средства, нормализующие активную трудовую деятельность человека. На фоне нормального протекания производственных процессов одним из важных физиологических мероприятий против утомления является правильный режим труда и отдыха (СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03).

Существуют следующие меры по снижению влияния монотонности:

–  –  –

- соблюдать эстетичность производства.

Для уменьшения физических нагрузок организма во время работы рекомендуется использовать специальную мебель с возможностью регулировки под конкретные антропометрические данные, например, эргономичное кресло.

6.1.3.8. Электрический ток. Степень опасного воздействий на человека электрического тока зависит от:

–  –  –

Согласно ПУЭ пост управления №8 по степени опасности поражения электрическим током можно отнести к классу помещений без повышенной опасности.

Основными мероприятиями по защите от электропоражения являются:

–  –  –

- использование устройств бесперебойного питания.

Технические способы и средства применяют раздельно или в сочетании друг с другом так, чтобы обеспечивалась оптимальная защита.

Контроль выполнения требований электробезопасности должен проходить на следующих этапах:

–  –  –

Экологическая безопасность 6.2.

6.2.1. Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду В результате выполнения ВКР было разработано устройство, которое функционирует на основе микрокомпьютера. Рассмотрим влияние микрокомпьютера на окружающую среду.

Увеличение производства находится в прямой зависимости от состояния энергетики. Развитие энергетики оказывает существенное влияние на природную среду, являясь источником различных видов загрязнений воздуха, воды, земной поверхности и ее недр, а также основным потребителем топливных ресурсов, определяющим уровень его добычи.

6.2.2. Анализ влияния процесса эксплуатации объекта на окружающую среду Одноплатные компьютеры Raspberry Pi 2 спроектированы для использования в стационарных, защищенных от внешних воздействий условиях. Условия эксплуатации превосходят требования DIN IEC 60721-3-3.

–  –  –

Микрокомпьютеры (МК) и их компоненты соответствуют Raspberry требованиям стандартов ГОСТ Р МЭК 60950-2002, ГОСТ 26329-84 (п. п. 1.2; 1.3), ГОСТ Р 51318.22-99, ГОСТ 51318.24-99, ГОСТ Р 51317.3.2-99, ГОСТ Р 51317.3.3-99. Основное влияние на окружающую среду заключается в образовании и поступлении твердых отходов в виде отработанных ПК, их компонентов и содержащихся в них вредных веществ.

6.2.3. Обоснование мероприятий по защите окружающей среды

Снижение загрязнения возможно за счет совершенствования оборудования, производящего электроэнергию, применения более экономичных и результативных технологий, использования новых методов получения электроэнергии и внедрения современных методов и способов очистки и обезвреживания отходов производства. Кроме того, эта проблема должна решаться и за счет эффективного и экономного использования электроэнергии самими потребителями, а это использование более экономичного оборудования, а также эффективного режима загрузки этого оборудования. Сюда также включается и соблюдение производственной дисциплины в рамках правильного использования электроэнергии.

Одноплатные микрокомпьютеры фирмы Raspberry Pi, могут утилизироваться, так как не содержат токсических материалов. Для безопасной с точки зрения охраны окружающей среды утилизации и удаления старых устройств необходимо обратится к компании фирмы Raspberry, имеющей сертификат на утилизацию и удаления лома электронного оборудования.

Организация, в которой предполагается использовать разработанную систему, влияет на окружающую среду как потребитель электроэнергии, поскольку здесь работает большое количество электрооборудования и осветительных приборов.

Из этого можно сделать простой вывод, что необходимо стремиться к снижению энергопотребления, то есть разрабатывать и внедрять системы с малым энергопотреблением.

В современных компьютерах, повсеместно используются режимы с пониженным потреблением электроэнергии при длительном простое.

Безопасность в чрезвычайных ситуациях 6.3.

6.3.1. Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект исследований

На объекте возможные следующие ЧС:

короткое замыкание;

–  –  –

Наиболее типичной ЧС для данного объекта является короткое замыкание.

Данная система является портативным электронным устройством, работающим от постоянного напряжения. Для данного устройства вероятна ситуация короткого замыкания.

Для предупреждения ЧС на объекте приняты следующие меры:

защитное заземление;

изоляция контактов;

регулярная проверка целостности контактов и дорожек на плате;

Для повышения устойчивости объекта к данной ЧС приняты следующие меры:

используется внешний стабилизатор напряжения.

В случае возникновения на объекте ЧС будет произведены следующие действия:

немедленное аварийное отключение устройства;

обесточивание всей лаборатории во избежание короткого замыкания.

В этом разделе наиболее актуальным будет рассмотрение вида ЧС - пожар, определение категории помещения по пожаровзрывобезопасности в котором происходит управление технологическим процессом, то есть пост управления №8 и регламентирование мер противопожарной безопасности.

Рабочее место оператора поста управления, должно соответствовать требованиям ФЗ Технический регламент по ПБ и норм пожарной безопасности (НПБ 105-03) и удовлетворять требованиям по предотвращению и тушению пожара по ГОСТ 12.1.004-91 и СНиП 21-01-97.

По пожарной, взрывной, взрывопожарной опасности помещение (ПУ№8) относится к категории В – горючие и трудногорючие жидкости, твердые горючие и трудногорючие вещества и материалы (в том числе пыли и волокна), вещества и материалы, способные при взаимодействии с водой, кислородом воздуха или друг с другом только гореть.

Основным поражающим фактором пожара для помещений данной категории является наличие открытого огня и отравление ядовитыми продуктами сгорания оборудования.

6.3.2. Анализ причин, которые могут вызвать ЧС на производстве при внедрении объекта исследований Пожар в помещении может возникнуть вследствие причин неэлектрического и электрического характера.

К причинам неэлектрического характера относятся халатное и неосторожное обращение с огнем (курение, оставление без присмотра нагревательных приборов).

К причинам электрического характера относятся:

–  –  –

- статическое электричество.

Режим короткого замыкания – появление в результате резкого возрастания силы тока, электрических искр, частиц расплавленного металла, электрической дуги, открытого огня, воспламенившейся изоляции.

Причины возникновения короткого замыкания:

–  –  –

Пожарная опасность при перегрузках – чрезмерное нагревание отдельных элементов, которое может происходить при ошибках проектирования в случае длительного прохождения тока, превышающего номинальное значение.

Пожарная опасность переходных сопротивлений – возможность воспламенения изоляции или других близлежащих горючих материалов от тепла, возникающего в месте аварийного сопротивления (в переходных клеммах, переключателях и др.).

6.3.3. Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка порядка действия в случае возникновения ЧС Пожарная безопасность объекта должна обеспечиваться системами предотвращения пожара и противопожарной защиты, в том числе организационно-техническими мероприятиями.

Пожарная защита должна обеспечиваться применением средств пожаротушения, а также применением автоматических установок пожарной сигнализации.

Должны быть приняты следующие меры противопожарной безопасности:

–  –  –

- обеспечение правильных путей эвакуации;

- наличие огнетушителей и пожарной сигнализации;

- соблюдение всех противопожарных требований к системам отопления и кондиционирования воздуха.

Для тушения пожаров на участке производства необходимо применять углекислотные (ОУ-5 или ОУ-10) и порошковые огнетушители (например, типа ОП-10), которые обладают высокой скоростью тушения, большим временем действия, возможностью тушения электроустановок, высокой эффективностью борьбы с огнем.

Помещение оборудовано пожарными извещателями, которые позволяют оповестить дежурный персонал о пожаре. В качестве пожарных извещателей в помещении устанавливаются дымовые фотоэлектрические извещатели типа ИДФ-1 или ДИП-1.

Выведение людей из зоны пожара должно производиться по плану эвакуации.

План эвакуации представляет собой заранее разработанный план (схему), в которой указаны пути эвакуации, эвакуационные и аварийные выходы, установлены правила поведения людей, порядок и последовательность действий в условиях чрезвычайной ситуации по п. 3.14 ГОСТ Р 12.2.143-2002.

Согласно Правилам пожарной безопасности, в Российской Федерации ППБ 01п. 16) в зданиях и сооружениях (кроме жилых домов) при единовременном нахождении на этаже более 10 человек должны быть разработаны и на видных местах вывешены планы (схемы) эвакуации людей в случае пожара.

План эвакуации людей при пожаре из помещения, где расположен диспетчерский пункт (пост управления), представлен на рис. 6.3.3.1

–  –  –

Ответственность за нарушение Правил пожарной безопасности, согласно действующему федеральному законодательству, несет руководитель объекта.

Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 6.4.

6.4.1. Специальные правовые нормы трудового законодательства Нормы трудового права – это правила трудовых отношений, установленные или санкционированные государством посредством законодательных актов.

Нормы трудового права регулируют любые отношения, связанные с использованием личного труда.

Формы их реализации разнообразны:

собственно, трудовые отношения;

–  –  –

деятельность профессиональных союзов;

отношения взаимной материальной ответственности работника и работодателя;

защита прав и интересов работодателей.

Рассмотрим регулирование коллективных отношений.

Настоящий коллективный договор является правовым актом, регулирующим социально-трудовые отношения работников ФГАОУ НИ ТПУ с работодателем.

Основной задачей коллективного договора является создание необходимых организационно-правовых условий для достижения оптимального согласования интересов сторон трудовых отношений.

По заключенному коллективному договору работодатель обязан:

- соблюдать трудовое законодательство и иные нормативные правовые акты, содержащие нормы трудового права, локальные нормативные акты, условия коллективного договора, соглашений и трудовых договоров;

- предоставлять работникам работу, обусловленную трудовым договором;

- обеспечивать безопасность и условия труда, соответствующие государственным нормативным требованиям охраны труда;

- обеспечивать работников оборудованием, инструментами, технической документацией и иными средствами, необходимыми для исполнения ими трудовых обязанностей;

- обеспечивать работникам равную оплату за труд равной ценности, постоянно совершенствовать организацию оплаты и стимулирования труда, обеспечить материальную заинтересованность работников в результатах их труда;

- выплачивать в полном размере причитающуюся работникам заработную плату в сроки, установленные в соответствии с ТК РФ, коллективным договором, настоящими Правилами, трудовыми договорами;

- вести коллективные переговоры, а также заключать коллективный договор в порядке, установленном ТК РФ;

- знакомить работников под роспись с принимаемыми локальными нормативными актами, непосредственно связанными с их трудовой деятельностью;

- создавать условия, обеспечивающие участие работников в управлении организацией в предусмотренных ТК РФ, иными федеральными законами и коллективным договором формах;

- осуществлять обязательное социальное страхование работников в порядке, установленном федеральными законами;

- возмещать вред, причиненный работникам в связи с исполнением ими трудовых обязанностей, а также компенсировать моральный вред в порядке и на условиях, которые установлены ТК РФ, федеральными законами и иными нормативными правовыми актами РФ;

- принимать необходимые меры по профилактике производственного травматизма, профессиональных или других заболеваний работников, своевременно предоставлять льготы и компенсации в связи с вредными (опасными, тяжелыми) условиями труда (сокращенный рабочий день, дополнительные отпуска и др.), обеспечивать в соответствии с действующими нормами и положениями специальной одеждой и обувью, другими средствами индивидуальной защиты;

- постоянно контролировать знание и соблюдение работниками всех требований инструкций по охране труда, производственной санитарии и гигиене труда, противопожарной безопасности;

Работодатель обязуется проводить аттестацию и сертификацию рабочих мест один раз в пять лет с участием представителя профкома.

Если по результатам аттестации рабочее место не соответствует санитарногигиеническим требованиям и признано условно аттестованным, разрабатывать совместно с профкомом план мероприятий по улучшению и оздоровлению условий труда на данном рабочем месте и обеспечивать их выполнение.

Ежегодно издавать приказ о мероприятиях по охране труда и промышленной безопасности, считать эти мероприятия соглашением по охране труда на год.

Обеспечивать за счет средств работодателя:

- Проведение инструктажей по охране труда, обучение лиц, поступающих на работу с вредными и (или) опасными условиями труда, безопасным методам и приемам выполнения работ со стажировкой на рабочем месте и сдачей экзаменов, проведение периодического обучения по охране труда и проверку знаний требований охраны труда в период работы.

- Проведение обязательных периодических медицинских осмотров

–  –  –

6.4.2. Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны Эргономические требования к рабочему месту 6.4.2.1.

оператора ПЭВМ Проектирование рабочих мест, снабженных видеотерминалами, относится к числу важных проблем эргономического проектирования в области вычислительной техники.

Организация рабочего места программиста или оператора регламентируется следующими нормативными документами:

ГОСТ 12.2.

032-78 ССБТ, ГОСТ 12.2.033-78 ССБТ, СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03 и рядом других.

Эргономическими аспектами проектирования видеотерминальных рабочих мест, в частности, являются: высота рабочей поверхности, размеры пространства для ног, требования к расположению документов на рабочем месте (наличие и размеры подставки для документов, возможность различного размещения документов, расстояние от глаз пользователя до экрана, документа, клавиатуры и т.д.), характеристики рабочего кресла, требования к поверхности рабочего стола, регулируемость элементов рабочего места.

Главными элементами рабочего места программиста или оператора являются стол и кресло. Основным рабочим положением является положение сидя.

Рациональная планировка рабочего места предусматривает четкий порядок и постоянство размещения предметов, средств труда и документации.

То, что требуется для выполнения работ чаще, расположено в зоне легкой досягаемости рабочего пространства.

Моторное поле - пространство рабочего места, в котором могут осуществляться двигательные действия человека.

Максимальная зона досягаемости рук - это часть моторного поля рабочего места, ограниченного дугами, описываемыми максимально вытянутыми руками при движении их в плечевом суставе.

Оптимальная зона - часть моторного поля рабочего места, ограниченного дугами, описываемыми предплечьями при движении в локтевых суставах с опорой в точке локтя и с относительно неподвижным плечом.

Рисунок 6.4.

2.1.1 - Зоны досягаемости рук в горизонтальной плоскости а - зона максимальной досягаемости;

б - зона досягаемости пальцев при вытянутой руке;

в - зона легкой досягаемости ладони;

г - оптимальное пространство для грубой ручной работы;

д - оптимальное пространство для тонкой ручной работы.

Оптимальное размещение предметов труда и документации в зонах досягаемости:

–  –  –

- нижняя часть стола должна быть сконструирована так, чтобы программист мог удобно сидеть, не был вынужден поджимать ноги;

- поверхность стола должна обладать свойствами, исключающими появление бликов в поле зрения программиста;

- конструкция стола должна предусматривать наличие выдвижных ящиков (не менее 3 для хранения документации, листингов, канцелярских принадлежностей).

- высота рабочей поверхности рекомендуется в пределах 680-760мм.

Высота поверхности, на которую устанавливается клавиатура, должна быть около 650мм.

Большое значение придается характеристикам рабочего стула (кресла).

Рабочий стул (кресло) должен быть подъемно-поворотным и регулируемым по высоте и углам наклона сиденья и спинки, а также регулируемым по расстоянию спинки от переднего края сиденья.

Конструкция стула должна обеспечивать:

- ширину и глубину поверхности сиденья не менее 400 мм;

- поверхность сиденья с закругленным передним краем;

–  –  –

Поверхность сиденья, спинки и других элементов стула (кресла) должна быть полумягкой с нескользящим, неэлектризующимся и воздухопроницаемым покрытием, обеспечивающим легкую очистку от загрязнения.

Кресло следует устанавливать на такой высоте, чтобы не чувствовалось давления на копчик (это может быть при низком расположении кресла) или на бедра (при слишком высоком).

Работающий за ПЭВМ должен сидеть прямо, опираясь в области нижнего края лопаток на спинку кресла, не сутулясь, с небольшим наклоном головы вперед (до 5-7°). Предплечья должны опираться на поверхность стола, снимая тем самым статическое напряжение плечевого пояса и рук.

Рабочее место должно быть оборудовано подставкой для ног, имеющей ширину не менее 300 мм, глубину не менее 400 мм, регулировку по высоте в пределах до 150 мм и по углу наклона опорной поверхности подставки до 20°. Поверхность подставки должна быть рифленой и иметь по переднему краю бортик высотой 10 мм.

Необходимо предусматривать при проектировании возможность различного размещения документов: сбоку от видеотерминала, между монитором и клавиатурой и т.п. Кроме того, в случаях, когда видеотерминал имеет низкое качество изображения, например, заметны мелькания, расстояние от глаз до экрана делают больше (около 700мм), чем расстояние от глаза до документа (300

- 450мм). Вообще при высоком качестве изображения на видеотерминале расстояние от глаз пользователя до экрана, документа и клавиатуры может быть равным.

Положение экрана определяется:

- расстоянием считывания (0,6…0,7м);

–  –  –

Большое значение также придается правильной рабочей позе пользователя. При неудобной рабочей позе могут появиться боли в мышцах, суставах и сухожилиях.

Требования к рабочей позе пользователя видеотерминала следующие:

–  –  –

Создание благоприятных условий труда и правильное эстетическое оформление рабочих мест на производстве имеет большое значение как для облегчения труда, так и для повышения его привлекательности, положительно влияющей на производительность труда.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате выполнения данной работы был разработано опытный образец устройства, препятствующего засыпания водителя за рулем на основе алгоритмов компьютерного зрения. В опытном образце реализован базовый функционал, направленный на детектирование объектов типа «Лицо» и «Глаза»

на основе портативной аппаратно-вычислительной платформы Raspberry Pi 2.

В ходе работы был проведен сравнительный анализ потенциально подходящих для прототипирования платформ, среди популярных микроЭВМ и микроконтроллеров. По результатам сравнения платформ по объему ОЗУ, тактовой частоте центрального процессора, габаритам и стоимости была выбрана платформа Raspberry Pi 2.

Кроме того, была произведена разработка программного обеспечения на основе библиотек компьютерного зрения с использованием языка С++.

Ключевым методом детектирования лица и глаз стал алгоритм Виолы-Джонса, реализованный на основе классификационных каскадов Хаара.

В качестве непосредственно метода оценки состояния человека был выбран метод оценки состояния глаз, а именно открыт или закрыт и в течение какого периода. Определение состояния глаза построено. главным образом. На детектировании зрачка. Программная реализация была осуществлена при помощи метода Fast Radial Symmetry Transform, позволяющий детектировать эллипсообразные объекты на изображении.

В ходже выполнения работы были получен опты работы с языком программирования С++, работой с компьютерным зрением и библиотеками на операционной системе и Был изучен OpenCV Windows Debian.

математический аппарат используемых методов, а также повышен уровень английского языка в ходе изучения зарубежных аналогов и литературы по данной тематике.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СТУДЕНТА

1. Цавнин А. В. Устройство контроля состояния водителя на основе алгоритмов компьютерного зрения / А. В. Цавнин, С. В. Замятин ; науч. рук. С.

В. Замятин // Технологии Microsoft в теории и практике программирования :

сборник трудов XIII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Томск, 22-23 марта 2016 г. — Томск : Изд-во ТПУ, 2016. — [С. 102-103].

2. Цавнин А. В. Устройство контроля состояния водителя на основе алгоритмов компьютерного зрения / А. В. Цавнин, С. В. Замятин // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : сборник научных трудов III Международной научной конференции, 23-26 мая 2016 г., Томск : в 2 ч. — Томск : Изд-во ТПУ, 2016. — Ч. 1. — [С. 227Цавнин А. В. Устройство контроля состояния водителя на основе алгоритмов компьютерного зрения / А. В. Цавнин ; науч. рук. С. В. Замятин // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 7-11 ноября 2016 г. : в 2 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2016. — Т. 2. — [С. 296-297].

4. А. В. Цавнин, С. В. Замятин // Научная сессия ТУСУР-2016 :

материалы Международной научно- технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-27 мая 2016 г.в 6 ч. / Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). — 2016. — Ч. 4. — [С. 34-36].

5. А. В. Цавнин, // Научная сессия ТУСУР-2017: материалы Международной научно- технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 10-12 мая 2017 г. в 8 ч. / Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). — 2017. — Ч. 5.

— [С. 106-108].

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. European Commission. Environment and energy Collection: Pocketbook 2010, Luxembourg: Publication Office of the European Union, 2011.

2. RoadsKill. Pulitzer Center [Электронный источник]/URL:

http://roadskillmap.com – Яз. Англ. Дата обращения: 20.10.2016 г.

3. Medscape. Running on Empty: Fatigue and Healthcare Professionals.

[Электронный ресурс]./ URL:

http://www.medscape.com/viewarticle/768414_2 (Дата обращения 04.03.2016).

4. Sleep related vehicles accidents / J.A. Horne, L.A. Reyner. // BMJ. – 1995. – B 310. – P.565-567

5. Driver sleepiness and risk of serious injury to car occupants: population based case control study / J. Connor, R.Norton, S.Ameratunga. // BMJ. – 2002. – B

6. Volvo Cars Support. DAC [Электронный источник]/URL:

http://support.volvocars.com/uk/cars/Pages/ownersmanual.aspx?mc=Y555&my=2015&sw=14w20&article=2e82f6fc0d1139c2c0 a801e800329d4e – Яз. Англ. Дата обращения: 05.02.2017 г.

7. Ford’s Driver Alert Systems keeps you in the right lane, recommends java on

occasion. [Электронный источник]/URL:

https://www.engadget.com/2011/10/29/fords-driver-alert-system-keeps-you-inthe-right-lane-recommen/ – Яз. Англ. Дата обращения: 20.03.2017 г.

8. Bosch Mobility Solutions. Driver Assistance Systems. [Электронный источник]/URL: http://products.bosch-mobilitysolutions.com/en/de/driving_safety/driving_safety_systems_for_passenger_car s_1/driver_assistance_systems/driver_assistance_systems_2.html – Яз. Англ.

Дата обращения: 20.03.2017 г.

9. How Does Mercedes-Benz Attention Assist Work? [Электронный источник]/URL http://www.loebermotors.com/blog/how-does-mercedes-benzattention-assist-work/ – Яз. Англ. Дата обращения: 20.03.2017 г.

10.ГОСТ 51709-2001. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки.

11.Handbook of Psychophysiology, 2nd ed. / M.E. Dawson, A.M. Schell, D.L.

Filion.// Cambridge University Press. – 2000. – P 200 – 223.

12.Учебное пособие по курсу «Компьютерная обработка изображений»

[Электронный источник]/URL:

http://aco.ifmo.ru/el_books/image_processing/1_01.html –. Дата обращения:

20.04.2017 г.

13.Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман: пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с. – С. 8.

14.Learning OpenCV / D. Bradsky, A. Kaehler. // O’Reily Media, Inc. – 2008. – 557P.

15.OpenCV [Электронный источник]/URL: http://opencv.org. Дата обращения:

20.01.2017 г.

[Электронный источник] /

16.Basic Structures URL:

Дата http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/basic_structures.html обращения: 23.01.2017 г.

17.Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features / P. Viola, M.J. Jones. // CVPR. – 2001.proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition.

18.Robust real-time face detection / P. Viola, M.J. Jones. // International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 2004, pp.137–154.

19.Цифровая обработка изображений / Р.Гонсалес, Р.Вудс. // Техносфера, Москва. – 2005. – 1072 с.

20.A general framework for object detection / O.Papageorgiou // International Conference on Computer Vision, 1998

21.Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / P. Viola, M.J. Jones. // Computer Vision and Pattern Recognition, 2001

22.Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection. /R. Lienhart, E. Kuranov, V. Pisarevsky. // PRS. – 2003 pp. 297-304

23.Raspberry Pi [Электронный источник]/URL: http://raspberrypi.ru. Дата обращения: 17.01.2017 г.

24.Webcam C-170 [Электронный источник]/URL: https://www.logitech.com/ruru/product/webcam-c170. Дата обращения: 19.03.2017 г.

25.Install OpenCV and Python on your Raspberry Pi 2 and B+ [Электронный источник]/URL:

http://www.pyimagesearch.com/2015/02/23/install-opencv-and-python-onyour-raspberry-pi-2-and-b/ - Яз. Англ. Дата обращения: 11.04.2017 г.

26.Robert Sedgewick, Kevin Wayne. Algorithms. Fourth edition. – AddisonWesley, 2011. – 955 P.

27.Stanley B. Lipman, Josee Lajoie, Barbara E. Moo. C++ Primer, Fifth Edition. Addison-Wesley, 2013. – 1399 P.

28.Claus Bahlmann Fast Radial Symmetry Detection Under Affine Transformations // CVPR '12 Proceedings of the 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Pages 932-939.

–  –  –

30.G. Loy and A. Zelinsky, “Fast radial symmetry for detecting points of interest,” PAMI, vol. 25, pp. 959–973, August 2003.

31.Кутуков, Д.С. Применение методов кластеризации для обработки новостного потока/Д.С. Кутуков // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, март 2011 г.). — СПб.: Реноме, 2011. — с. 77–83

32.Баргесян, А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 336 с.

33.Кондратьев, М.Е. Анализ методов кластеризации новостного потока. — Труды 8-й Всерос. науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии

–  –  –

35.Кудрина Мария Александровна Использование преобразования Хафа для обнаружения прямых линий и окружностей на изображении // Известия Самарского научного центра РАН. 2014. №4-2 С.476-478.

36.Дегтярева А., Вежневец А. Преобразование Хафа // On-line журнал "Графика и мультимедиа", вып. 1, 2003.

37.Build, Test and Package Your Software With CMake [Электронный источник]/URL https://cmake.org / - Яз. Англ. Дата обращения 22.04.2017.



Pages:   || 2 |
Похожие работы:

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Кузбасский государственный технический университет им.Т.Ф.Горбачев...»

«2015г.1. Цели освоения дисциплины Цели освоения дисциплины: по приобретению студентами знаний об обязанностях инженерного персонала цеха на уровне мастера;по сбору материала для выполнения ВКР, связанной с совершенствованием действующего цеха, повышением его производительности и качества выпускаемой...»

«Управление образования муниципального образования городской округ "Охинский" Муниципальное бюджетное образовательное учреждение дополнительного образования детей Дом детства и юношества г. Охи Рассмотрено: Утверждено: на заседании педагогического совета Директор МБОУ ДОД ДДиЮ г. Охи Протокол № _ от "" 2013 г. Л. М. Комогорцева м.п....»

«Анатолия дом № 21 Виды работ 2014год Январь Механизированная уборка проезжей части от снега Февраль Механизированная уборка проезжей части от снега. Март Механизированная уборка проезжей части от снега. Заменили мусорный бак на новый Май Завезли песок в песочницу. Коше...»

«VT 261 www.whirlpool.com RU УСТАНОВКА ПЕРЕД ПОДКЛЮЧЕНИЕМ ПРОВЕРЬТЕ, ЧТОБЫ НАПРЯЖЕНИЕ на табличУБЕДИТЕСЬ В ТОМ, ЧТО ПРИБОР НЕ ПОВРЕЖДЕН. Проке технических данных соответствоваверьте, плотно ли закрывается дверца и не ло напряжению у Вас...»

«Типовые механизмы в швейной машинке "Зингер" с качающимся челноком. ". Посмотрите Шура, что можно сделать из швейной машинки Зингера. Небольшое приспособление и получилась прекрасная сноповязалка. " Речь пойдет не о последних моделях фирмы Зингер, а о модели более чем с веко...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского БИФУРКАЦИЯ АНДРОНОВА-ХОПФА ДЛЯ ПОТОКОВ И ОТОБРАЖЕНИЙ Учебно-методическое пособие Рекомендовано методической комиссией Института информационных технологий, математики и механики для студенто...»

«ПРАВИЛА ПЕРЕВОЗКИ ДЕТЕЙ 22.06.2014 вступает в силу п. 3 Правил организованной перевозки группы детей автобусами, утв. Постановлением Правительства РФ от 17.12.2013 N 1177, согласно которому для перевозки группы детей исполь...»

«Н Е ЭЛ Е К Т Р И Ч Е С К А Я С И СТ Е М А И Н И Ц И И Р О ВА Н И Я В З Р Ы ВА INDETSHOCK SHOCKS TAR Р У КО В ОД СТ В О П ОЛ Ь З О В АТ Е Л Я ЧЕШСКАЯ РЕСПУБЛИКА AВГ УСТ 2013 СОДЕРЖАНИЕ Введение 3 1. Элементы неэлектрической системы инициирования...»

«90-10237S80 507 Добро пожаловать за границу! Надлежащий уход и техническое обслуживание играют важную роль в обеспечении максимальной эффективности, высоких эксплуатационных характеристик и экономичности вашего изделия компании Mercury Product. Прилагаемая Регис...»

«РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ДРОВОКОЛ LSV 6000 СОДЕРЖАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВВЕДЕНИЕ ОБЩИЕ ПРАВИЛА ТЕХНИКИ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ДРОВОКОЛА УСЛОВИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ УСТРОЙСТВО ЗАЩИТНОГО ЗАЗЕМЛЕНИЯ СБОРКА И ПОДГОТОВКА К РАБОТЕ ОСНОВНЫЕ УЗЛЫ И ОРГАНЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПУСК...»

«РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ГАЗОНОКОСИЛКА EM 3211 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕДОСТЕРЕГАЮЩИЕ ЗНАКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПО НАЗНАЧЕНИЮ ОБЩИЕ ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ РАБОТЕ С ЭЛЕКТРОИНСТРУМЕНТОМ. 6 ЭЛЕКТРОБЕЗОПАСНОСТЬ РАСПОЛОЖЕНИЕ ОСНОВНЫХ УЗЛОВ И ОРГАНОВ УПРАВЛЕНИЯ. 9 ТЕХО...»

«Филология и лингвистика ФИЛОЛОГИЯ И ЛИНГВИСТИКА Песина Светлана Андреевна д-р филол. наук, д-р филос. наук, профессор ФГБОУ ВПО "Магнитогорский государственный технический университет" г...»

«2 Оглавление АННОТАЦИЯ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ. КОМПЕТЕНЦИИ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ЕЕ ОСВОЕНИЯ 2. МЕСТО УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ В СТРУКТУРЕ ОПОП 3. ФОРМЫ, МЕСТО И ВРЕМЯ ПРОВЕДЕНИЯ УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ 4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ 5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬ...»

«1 СОДЕРЖАНИЕ: 1. ЦЕЛЕВОЙ РАЗДЕЛ ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 1.1. 3 ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ПРОГРАММЫ 1.2. 4 ПРИНЦИПЫ И ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ПРОГРАММЫ 1.3. 6 ХАРАКТЕРИСТИКА ВОЗРАСТНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ РАЗВИТИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ТВОРЧЕСТВА 1.4. Д...»

«Электронный журнал "Труды МАИ". Выпуск № 39 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 531+517.977 Особенности вырождения неголономных связей и управляемость. И.В. Закалюкин Аннотация Рассматривается асимптотическое поведение...»

«XVI научно-практическая конференция, посвящённая памяти змс, зт СССР, профессора Е.М. Чумакова РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ, СПОРТА, МОЛОДЁЖИ И ТУРИЗМА (ГЦОЛИФК) МЕЖДУНАРОДНАЯ ФЕДЕРАЦИЯ САМБО (ФИАС) ВСЕРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ САМБО (ВФС) ВСЕРОССИЙСКАЯ СТУДЕНЧЕСКАЯ ЛИГА САМБО МАТЕРИАЛЫ XVI МЕЖД...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВО "АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. И.И. ПОЛЗУНОВА" ПРОБЛЕМЫ ТЕХНОСФЕРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ II Международная заочная научно-практическая конференция (26 февраля 2016 г.) Сборник статей Изд-во АлтГТУ Барнаул • 2016 УДК 502.22 Проблемы техносферной б...»

«МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ СВОД СП ПРАВИЛ ПРОЕКТИРОВАНИЕ И СТРОИТЕЛЬСТВО АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ С НИЗКОЙ ИНТЕНСИВНОСТЬЮ ДВИЖЕНИЯ Издание официальное СП (проект, окончательная редакция) Предисловие Цели и принципы стандартизации в Российской Федераци...»

«ОБОСНОВЫВАЮЩИЕ МАТЕРИАЛЫ К СХЕМЕ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ ГОРОДСКОГО ПОСЕЛЕНИЯ ПРИЮТОВСКИЙ ПОССОВЕТ МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА БЕЛЕБЕЕВСКИЙ РАЙОН РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН НА ПЕРИОД С 2018 ГОДА ПО 2033 ГОД (Актуализация на 2018 год) Книга 4 Предложения по строительству, реконструкции и техническому перевооружению...»

«Вестник ТГАСУ № 6, 2016 УДК [72.036+711.4.03] (571.1) ДУХАНОВ СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ, канд. архитектуры, ssd613@ngs. ru Новосибирский государственный университет архитектуры, дизайна и искусств, 630099, г. Новосибирск, Красный пр., 38 РОЛЬ ГРАДОВЕДЧЕСКОГО ПОДХОДА ПРИ РАЗРАБОТКЕ ГЕНЕРАЛЬНОГО ПЛАНА О...»

«Дополнительная общеобразовательная общеразвивающая программа "Энергетика" 9 классы Направленность программы: техническая Уровень программы: ознакомительный Срок реализа...»

«Вы можете прочитать рекомендации в руководстве пользователя, техническом руководстве или руководстве по установке GAGGENAU BO281130. Вы найдете ответы на вопросы о GAGGENAU BO281130 в руководстве (характеристики, техника безопасности, размеры, принадлежности и т.д....»

«ТАХОМЕТРЫ МАГНИТОИНДУКЦИОННЫЕ ДИСТАНЦИОННЫЕ ТИПА ТМи Техническое описание и инструкция по эксплуатации МП2.781.000 ТО 1 НАЗНАЧЕНИЕ 1.1 Тахометры магнитоиндукционные дистанционные типа ТМи...»

«Отраслевое соглашение от 27 ноября 2013 г. "Межрегиональное отраслевое соглашение по организациям судостроительной промышленности, морской техники и судоремонта на 2013-2015 годы" (Зарегистрировано в Роструде 23 января 2014 года, регистрационный номер 2/13-15) I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1.1. Настоящее Отраслевое соглашение (...»

«МИНИСТЕРСТВО ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ С Л А. МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА Н ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕ ИНСТИТУТ ИНЖЕНЕРОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА Кафедра охраны труда ПОЛИМЕРНЫЕ МАТЕРИАЛЫ В ТРАНСПОРТНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ Ч а сть II МЕРЫ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ РАБОТЕ С ПОЛИМЕРНЫМИ МАТЕРИАЛАМИ Методические указания по дисциплине "ОХ...»

«Содержание Инструкции по технике безопасности и основному применению Технические характеристики Расположение и функции управления (JCDR-10 CD) Расположение и функции управления (Радио) Расположение и функции управления (JCDP-10 CD) Как подключать CD...»

«УПРАВЛЕНИЕ ПО КУЛЬТУРЕ, КИНО, СПОРТУ И ДЕЛАМ МОЛОДЁЖИ ЯКОВЛЕВСКОГО РАЙОНА МБОУ ДОД ДШИ г. Строитель Принято на заседании УТВЕРЖДАЮ Педагогического совета Директор ДШИ "_" 20_г. Протокол №_ _ Т. Коваленко ПОЛОЖЕНИЕ о педаг...»

«ООО "АСТ – Регион" Смеситель шнековый (ССК) РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ССК – 3,7Ш-Т/ш 00.000. РЭ ССК – 3,7ШП-Т/ш 00.000. РЭ 607247, Нижегородская область, Арзамасский р-н. р.п. Выездное, ул. Сельхозтехника. Сод...»








 
2017 www.kniga.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - онлайн материалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.