title: Detection and recognition of railway traffic control means using video stream analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пенкрат Николай Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сахаров Алексей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sakharov Aleksei
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Смирнов Михаил Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Smirnov Mikhail Nikolаevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013113
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12241
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Отчет 47 страницы, 30 рисунков, 4 таблицы, 27 источников  В работе рассматривается система диагностики актуальности расположения средств железнодорожного регулирования на примере знаков и светофоров при помощи анализа видеопотока. Рассмотрены существующие методы компьютерного зрения, приведен пример подобных систем для автомобильного транспорта. Предложен алгоритм работы исследуемой системы и выбраны методы анализа кадров видео. Обучен и протестирован каскадный классификатор Виолы-Джонса. Проведено сравнение четырех методов выделения границ. Рассмотрена применимость фильтра Калмана в задаче фильтрации шумов при выделении границ железнодорожных рельс. Описаны способы расчёта относительных координат найденного объекта. Предложены правила автоматизированного процесса выбора области интереса на основании информации, полученной при обработке предыдущего кадра.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 47 pages, 30 pictures, 4 tables, 27 references.  The system of diagnostics of the actual location of the means of railway regulation is considered in the work using the example of signs and traffic lights with the help of analysis of the video stream. Existing methods of computer vision are considered, an example of similar systems for road transport is given. An algorithm for the operation of the system under investigation is proposed and methods for analyzing video frames are chosen. The Viola-Jones cascade classifier is trained and tested. Four methods of delimiting boundaries are compared. The applicability of the Kalman filter in the problem of filtering noise in the detection of railway rail boundaries is considered. The methods of calculating the relative coordinates of the found object are described. The rules of the automated process of selecting the area of interest based on the information received during the processing of the previous frame are proposed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод Виолы-Джонса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: контурный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оператор Собеля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фильтр Калмана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: OpenCV
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Viola-Jones algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: edge detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sobel operator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Kalman filter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: OpenCV
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detection and recognition of railway traffic control means using video stream analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Детекция и распознавание средств регулирования железнодорожного движения при помощи анализа видеопотока
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12241/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,14 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Saxarov.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12241/2/reviewSV_otzyv_Saxarov.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 65,55 kB
resources.filename: reviewSV_Saxarov_recenziya_recenzenta.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12241/3/reviewSV_Saxarov_recenziya_recenzenta.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 621,08 kB
resources.filename: reviewSV_stt07831_Penkrat_Nikolaj_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12241/5/reviewSV_stt07831_Penkrat_Nikolaj_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,06 kB
resources.filename: reviewSV_st008005_Smirnov_Mixail_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12241/6/reviewSV_st008005_Smirnov_Mixail_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,55 kB