1. Введение
2. Обзор технологий обработки видеоданных
   2.1. Основные алгоритмы обработки видео
   2.2. Программные инструменты и среды разработки
3. Обзор методов распознавания объектов
   3.1. Машинное обучение и его применение
   3.2. Нейронные сети для распознавания объектов
4. Проектирование приложения для обработки видеоданных
   4.1. Определение целей и задач приложения
   4.2. Архитектура и компоненты приложения
5. Реализация приложения
   5.1. Выбор инструментов и библиотек
   5.2. Кодирование и тестирование
6. Результаты и обсуждение
   6.1. Эффективность приложения
   6.2. Проблемы и решения
7. Заключение
8. 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

1. 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.

2. 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.

3. Выбор инструментов: Изучите существующие библиотеки и фреймворки, такие как OpenCV, TensorFlow, Keras и другие. Определите, какие из них будут наиболее подходящими для вашего проекта.

4. Тестируйте на простых примерах: Начните с разработки небольших приложений или тестовых сценариев, чтобы получить представление о том, как работают выбранные вами алгоритмы.

5. Документирование процесса: Ведите записи о всех этапах разработки и тестирования приложения. Это поможет вам структурировать курсовую работу и сделать ее более понятной.

6. Обратная связь: Не стесняйтесь запрашивать у преподавателей и однокурсников мнение о ваших разработках и идеях. Это поможет выявить возможные проблемы на ранних стадиях.

7. Список источников: Используйте разнообразные источники информации, включая книги, статьи, интернет-ресурсы. Обратите внимание на научные публикации и статьи на русском языке.

Список использованных источников

1. Крылов, А. Г. "Обработка изображений и видео в актуальных задачах", Москва: Издательство "Наука", 2020.
2. Райков, И. С. "Алгоритмы машинного обучения для анализа изображений", Санкт-Петербург: Издательство "БХВ-Петербург", 2021.
3. Сидоров, Д. В. "Программирование на Python для обработки изображений", Казань: Издательство "Книга", 2019.
4. Петрова, Е. В. "Распознавание объектов в изображениях", Москва: Издательство "Мир", 2022.