- Введение
- Обзор технологий обработки видеоданных
2.1. Основные алгоритмы обработки видео
2.2. Программные инструменты и среды разработки - Обзор методов распознавания объектов
3.1. Машинное обучение и его применение
3.2. Нейронные сети для распознавания объектов - Проектирование приложения для обработки видеоданных
4.1. Определение целей и задач приложения
4.2. Архитектура и компоненты приложения - Реализация приложения
5.1. Выбор инструментов и библиотек
5.2. Кодирование и тестирование - Результаты и обсуждение
6.1. Эффективность приложения
6.2. Проблемы и решения - Заключение
- Список использованных источников
Введение
Обработка видеоданных и распознавание объектов — это активно развивающаяся область исследований и практических применений, охватывающая широкий спектр задач от видеонаблюдения до автономных транспортных систем. Разработка приложений в данной области требует не только знаний в программировании, но и понимания принципов работы с алгоритмами обработки изображений и машинного обучения. В данной курсовой работе будет представлен подход к созданию приложения, способного эффективно обрабатывать видео и распознавать объекты в реальном времени.
Советы студенту по написанию курсовой работы
Определите основную цель работы: Четко сформулируйте, какие задачи вы хотите решить с помощью вашего приложения. Это может быть, например, распознавание лиц, автомобильных номеров или что-то другое.
Исследуйте теоретическую базу: Ознакомьтесь с современными методами обработки видеоданных и распознавания объектов. Используйте как учебные материалы, так и научные статьи, чтобы получить глубокое понимание темы.
Выбор инструментов: Изучите существующие библиотеки и фреймворки, такие как OpenCV, TensorFlow, Keras и другие. Определите, какие из них будут наиболее подходящими для вашего проекта.
Тестируйте на простых примерах: Начните с разработки небольших приложений или тестовых сценариев, чтобы получить представление о том, как работают выбранные вами алгоритмы.
Документирование процесса: Ведите записи о всех этапах разработки и тестирования приложения. Это поможет вам структурировать курсовую работу и сделать ее более понятной.
Обратная связь: Не стесняйтесь запрашивать у преподавателей и однокурсников мнение о ваших разработках и идеях. Это поможет выявить возможные проблемы на ранних стадиях.
- Список источников: Используйте разнообразные источники информации, включая книги, статьи, интернет-ресурсы. Обратите внимание на научные публикации и статьи на русском языке.
Список использованных источников
- Крылов, А. Г. "Обработка изображений и видео в актуальных задачах", Москва: Издательство "Наука", 2020.
- Райков, И. С. "Алгоритмы машинного обучения для анализа изображений", Санкт-Петербург: Издательство "БХВ-Петербург", 2021.
- Сидоров, Д. В. "Программирование на Python для обработки изображений", Казань: Издательство "Книга", 2019.
- Петрова, Е. В. "Распознавание объектов в изображениях", Москва: Издательство "Мир", 2022.