Скачать книги автора «Александр Валентинович Бобков»

Представлены три лабораторные работы в соответствии с учебным планом. Рассмотрены задачи распознавания объектов в уличных сценах в условиях заранее неизвестной или быстро изменяющейся освещенности, связанные с автономной навигацией и наведением летательных аппаратов и космических объектов, а также корреляционно-экстремальные методы выделения признаков и поиска объектов с использованием преобразования Фурье и Хафа. Для студентов, обучающихся по программам высшего технического образования по специальностям 27.04.04 «Управление в технических системах», 24.05.06 «Системы управления летательными аппаратами» и изучающих дисциплину «Системы распознавания образов».

Представлены три лабораторные работы. Рассмотрены задачи распознавания объектов в условиях постоянной освещенности на основе предварительно выбранных признаков. Это прежде всего задачи технического зрения в приложениях автоматизации производства. Приведены алгоритмы предобработки, бинаризации, разметки изображения, а также методика выбора характерных признаков объекта, алгоритмы их детектирования, методы оценки достижимых характеристик по скорости, точности и устойчивости к воздействию мешающих факторов. Лабораторные работы предназначены для выполнения в среде MATLAB с использованием пакета Image Processing Toolbox. Для подготовки и выполнения лабораторных работ студентами, обучающимися по программам высшего технического образования по специальностям 27.04.04 «Управление в технических системах», 24.05.06 «Системы управления летательными аппаратами», изучающими дисциплину «Системы распознавания образов».

Приведены основные подходы к решению задач обработки изображений, определения параметров объектов, поиска объектов на изображении. Рассмотрены теоретические основы методов распознавания, особенности их программно-алгоритмической реализации, а также практическое применение в задачах автоматического управления

Для студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана, обучающихся по специальности «Системы автоматического управления»; может быть полезно инженерам и исследователям, которые занимаются проектированием систем распознавания образов, а также специалистам других направлений деятельности, чьи области интересов включают в себя системы распознавания как важный составной элемент.