Дослідження методів штучного зору в системах внутрішньої навігації
Предметом статті є методи комп’ютерного зору, які можуть бути імплементовані у систему навігації в приміщенні для людей з вадами зору. Метою цього дослідження є розробка та впровадження методів штучного зору, орієнтованих на розпізнавання перешкод у закритому просторі, у пропоновану систему внутріш...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2025-06-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/577 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Предметом статті є методи комп’ютерного зору, які можуть бути імплементовані у систему навігації в приміщенні для людей з вадами зору. Метою цього дослідження є розробка та впровадження методів штучного зору, орієнтованих на розпізнавання перешкод у закритому просторі, у пропоновану систему внутрішньої навігації для людей з вадами зору, яка інтегрує сучасні технології штучного інтелекту, голосового керування, просторового аналізу та Bluetooth-навігації. Для досягнення мети були вирішені такі завдання: виконано аналіз проблемної області, включаючи обґрунтування актуальності теми, порівняння існуючих рішень; запропоновано узагальнену модель системи з описом передбачених модулів; запропоновано новий метод розпізнавання основних класів перешкод, які можуть зустрітися в торгових залах (люди, візки, навантажувачі, обмежувальна стрічка) за допомогою вдосконаленого методу двоетапного розпізнавання об’єктів; проведено порівняльний аналіз архітектур глибокого навчання для задач розпізнавання об’єктів; виконано експериментальні дослідження для оцінки якості навчання. Використані методи: попередньої обробки зображення (білатеріальна фільтрація, гаусівське розміття, підвищення насиченості певного каналу зображення, видалення розміття рухом, видалення шумів алгоритмом усереднення), нейромережеві методи аналізу вхідних даних, методи статистичних досліджень. Результат: запропонований метод показав хороші результати на реальних тестових зображеннях. (досягнуто: IoU = 68% і достовірність = 69% в середньому, що в середньому на 79% і 89% більше, ніж вихідні зображення з шумом). Була виявлена необхідність розширення системи додатковими інструментами (наприклад, лідарами) для виявлення важко помітних перешкод типу дзеркальних вітрин. Висновки. Спираючись на проведений аналіз, запропонований двохетапний метод препроцессингу значно покращує якість розпізнавання. Пропонованій системі потрібні додаткові датчики, оскільки не всі об'єкти можуть бути розпізнані за допомогою методів комп'ютерного зору.
|
|---|---|
| ISSN: | 2522-9818 2524-2296 |