1 / 26

Программный комплекс «Интерактивная информационная доска»

Программный комплекс «Интерактивная информационная доска». Дроздова Юлия. Текущее состояние доски. 1. Интерактивная информационная доска. 2. Схема программного комплекса. !. 3. Обзор существующих решений. ARToolKit. 4. Обзор существующих решений. 5.

tanek-rosales
Download Presentation

Программный комплекс «Интерактивная информационная доска»

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Программный комплекс «Интерактивная информационная доска» Дроздова Юлия

  2. Текущее состояние доски 1

  3. Интерактивная информационная доска 2

  4. Схема программного комплекса ! 3

  5. Обзор существующих решений ARToolKit 4

  6. Обзор существующих решений 5

  7. Компоненты обнаружения и распознавания. Принцип работы Эталонные изображения эталон Изображение Компонент обнаружения Распознанные изображения Сегменты для распознавания Компонент распознавания ? 6

  8. Компоненты обнаружения и распознавания. Принцип работы 7

  9. Распознаваемые маркеры Информация об успеваемости (marks) Информация о предлагаемых вакансиях (job) Срочная информация (timed) Дополнительная информация (inf) Информация о расписании (timetable) 8

  10. Компонент обнаружения маркеров Исходное изображение Бинарное изображение Сегмент изображения 9

  11. Сравнение алгоритмов бинаризации 10

  12. Обнаружение маркеров. Дерево контуров 1 2 3 5 4 6 7 Контуры на изображении Дерево контуров 11

  13. Обнаружение маркеров. Квадратный контур 2 1 • Замкнутый контур • 4 точки излома • Углы близкие к 90° • Одинаковые сегменты 90° 3 4 12

  14. Обнаружение маркеров. Дерево контуров 1 2 3 5 4 6 7 Контуры на изображении Дерево контуров 13

  15. Обнаружение маркеров. Дерево контуров 1 2 3 5 4 6 7 Контуры на изображении Дерево контуров 13

  16. Распознавание маркеров. Задача классификации • Особые точки изображения • Метод потенциальных функций ? 14

  17. Распознавание маркеров. Задача классификации Распознаваемое изображение Эталонные изображения … 15

  18. Распознавание маркеров. Задача классификации PDF= Формула фильтрации: P Формула расчета потенциала: 16

  19. Язык разработки Java, С++ • Используемая библиотека:OpenCV 2.4.3 • Устройства для тестирования: мобильные устройства на базе Android • Объем тестовой выборки более 10000 изображений • Характеристики выборки: • Угол обзора(до 80° от перпендикуляра к плоскости) • Масштаб (маркера занимает от 10% изображения) • Освещенность(офисное освещение и ниже) • Разрешающая способность видеокамеры(5mpx, 8mpx) Реализация и тестирование 17

  20. Тестирование 18

  21. Тестирование. Усредненный результат 19

  22. Оптимизация Предыдущий кадр marks job Текущий кадр ? job 20

  23. Тестирование 21

  24. Тестирование 22

  25. Были применены: • Контурный анализ • Метод потенциальных функций • Особые точки изображения • Классификация маркеров с точность до 100% • Отсев маркеров в худшем случае до 9% Выводы 23

  26. Спасибо за внимание Дроздова Юлия Студент 4 курса кафедры МОВС ПГНИУ Drazara@gmail.com

More Related