Magistrlik dissertatsiyasi 7 bet, 59 ta rasm, ta jadval, 70 ta adabiyot va ilovadan iborat

XULOSA

Ushbu ishda haydovchiga yordam beradigan zamonaviy texnologiyalarda qo‘llaniladigan yo‘l bo‘laklari chiziqlarini aniqlashning zamonaviy usullari va avtomatlashtirilgan boshqaruv avtomatlashtirilgan tizimlari ko‘rib chiqildi.

Ishning asosiy maqsadi yo‘l belgilarini aniqlash va tanib olishni amalga oshirish edi. Ushbu maqsadga erishish uchun ijrochiga tasvirdagi obyektlarni tanlashning mavjud usullarini o‘rganish, tasvirlarda belgi maydonini qidirish va o‘l belgilarini tanib olish bo‘yicha bir qator vazifalar berildi.
Tasvirlardagi obyektlarni qidirishning mavjud usullari o‘rganildi va bu muammoni hal qilish uchun tegishli algoritm amalga oshirildi.
Tabiiyki, amalga oshirishda yaxshiroq ishlash uchun optimallashtirilishi mumkin bo‘lgan joylar mavjud, shuningdek, ahamiyatsiz (birlashtirilgan) belgilarni tanib olishni amalga oshirish mumkin, ularning shakli ularni ushbu bosqichda tanib olishga imkon bermaydi.
Dastur turli sharoitlarda to‘g‘ri ishlash uchun zarur bo‘lgan barcha bosqichlarni amalga oshiradi: filtrlarni sozlash qobiliyati, dastur talablariga muvofiq har xil turdagi kirish va chiqish ma’lumotlarini avtomatik formatlash.
Ishda konvolyusion neyron tarmog‘i yordamida o‘l belgilarini tanib olish algoritmi ishlab chiqilgan va o‘rganilgan. Ushbu algoritmning xususiyatlari shundaki, u yorug‘likning o‘zgarishiga, belgi tekisligining burchaklariga va belgi tekisligining o‘zi aylanishiga chidamli. Matlab va S++ tillarida OpenCV kutubxonasidan foydalangan holda taklif qilingan algoritmni amalga oshiradigan dastur ishlab chiqilgan. Amalga oshirilgan dastur real vaqt rejimida video oqimidagi o‘l belgilarini tanib olish imkonini beradi. Konvolyusion neyron tarmog‘i uchun o‘quv namunasini yaratish uchun, ko‘p sonli tasvirlarni yaratish uchun turli xil shovqinlarni simulyatsiya qilish dasturi amalga oshirildi. Bu boradagi ishlarning maqsad va vazifalari bajarildi. Eksperimental texnika ishlab chiqildi, uning davomida algoritm sifatini baholash o‘rnatildi. Algoritm video oqimi yordamida real sharoitda sinovdan o‘tkazildi. Aniqlanishicha, konvolyutsion neyron tarmog‘i taxminan 97% hollarda mustaqil ravishda to‘g‘ri javob beradi, umumiy o‘l belgilarini aniqlash algoritmi esa, ma’lum bir turdagi shovqinni aniqlash algoritmining beqarorligi tufayli 80% hollarda taniydi. Algoritm soniyasiga oʻrtacha 2 kadrni qayta ishlaganligi sababli, real vaqt rejimida yoʻl belgilarini aniqlash uchun algoritmdan foydalanish mumkin, biroq hisoblash murakkabligi algoritmdan mobil qurilmalarda foydalanishga imkon bermaydi. Kelajakda yangi aniqlash algoritmlarini joriy etish orqali o‘l belgilarini aniqlash qismini yaxshilash mumkin.
Algoritm atrof-muhit parametrlarining o‘zgarishiga nisbatan ancha chidamli bo‘ladi, bu esa dastur sifatini sezilarli darajada yaxshilaydi.