Розпізнавання колес за допомогою лазера для обчислення деформації шин

Автор(и)

  • Yuliia Lymarenko Запорізька державна інженерна академія, пр. Соборний, 226, м. Запоріжжя, Україна, 69006, Україна https://orcid.org/0000-0002-1643-6939
  • Dmitry Tatievskyi Запорізька державна інженерна академія, пр. Соборний, 226, м. Запоріжжя, Україна, 69006, Україна https://orcid.org/0000-0002-7841-9560

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.123441

Ключові слова:

детектор ребер Канні, диференційний оператор Собеля, комп’ютерний зір, медіанний фільтр, перетворення Хафа

Анотація

В ході досліджень реалізовано алгоритм розпізнавання променя лазера в області колеса транспортного засобу, що, безсумнівно, має самостійну цінність. Отримано мінімізовану кількість пікселів в ROI (область колеса) для подальшого відновлення 3D-моделі коліс. За такої моделі здійснені обчислення коефіцієнтів деформації коліс транспортного засобу.

Біографії авторів

Yuliia Lymarenko, Запорізька державна інженерна академія, пр. Соборний, 226, м. Запоріжжя, Україна, 69006

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра програмного забезпечення автоматизованих систем

Dmitry Tatievskyi, Запорізька державна інженерна академія, пр. Соборний, 226, м. Запоріжжя, Україна, 69006

Аспірант

Кафедра програмного забезпечення автоматизованих систем

Посилання

  1. Sonka, M., Hlavac, V., Boyler, R. (2014). Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Stamford: Cengage Learning. Available at: https://www.researchgate.net/profile/Roger_Boyle/publication/220695728_Image_processing_analysis_and_and_machine_vision_3_ed/links/5553203108ae980ca606d93c/Image-processing-analysis-and-and-machine-vision-3-ed.pdf
  2. Szeliski, R. (2010). Computer Vision Algorithms and Applications. London: Springer-Verlag. Available at: http://szeliski.org/Book/drafts/SzeliskiBook_20100903_draft.pdf
  3. Wang, J., Cohen, M. F. (2007). Image and Video Matting: A Survey. Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, 3 (2), 97–175. doi:10.1561/0600000019
  4. OpenCV 2.4.13.4 documentation. (2017). Available at: https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html
  5. Zeeshan, А. А. (2016). A Quick Introduction To Computer Vision Using C#. Available at: http://www.c-sharpcorner.com/article/a-quick-introduction-to-computer-vision-using-c-sharp
  6. Вradski, G., Kaehler, А. (2008). Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, 580.
  7. Christoudias, C. M., Georgescu, B., Meer, P. (2002). Synergism in low level vision. Proceedings of 16th International Conference on Pattern Recognition, 4. IEEE, 150–155. doi:10.1109/icpr.2002.1047421
  8. Fergus, R., Perona, P., Zisserman, A. (2003). Object class recognition by unsupervised scale-invariant learning. Proceedings of Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2. IEEE, 256–264. doi:10.1109/cvpr.2003.1211479
  9. Harzallah, H., Jurie, F., Schmid, C. (2009). Combining efficient object localization and image classification. 12th International Conference on Computer Vision. IEEE, 237–244. doi:10.1109/iccv.2009.5459257
  10. Kim, S., Yoon, K. J., Kweon, I. S. (2008). Object recognition using a generalized robust invariant feature and Gestalt's law of proximity and similarity. Pattern Recognition, 41 (2), 726–741. doi:10.1016/j.patcog.2007.05.014
  11. Kulkarni, S. R., Harman, G. (2011). Statistical learning theory: a tutorial. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 3 (6), 543–556. doi:10.1002/wics.179
  12. Li, X., Wu, C., Zach, C., Lazebnik, S., Frahm, J. M. (2008). Modeling and recognition of landmark image collections using iconic scene graphs. Computer Vision. ECCV, Springer Berlin Heidelberg, 427–440. doi:10.1007/978-3-540-88682-2_33
  13. Achler, O., Trivedi, M. (2004). Vehicle Wheel Detector using 2D Filter Banks, Accepted. International Conference on Intelligent Vehicles. doi:10.1109/ivs.2004.1336350
  14. Viola, P., Jones, M. J., Snow, D. (2005). Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance. International Journal of Computer Vision, 63 (2), 153–161. doi:10.1007/s11263-005-6644-8
  15. Sun, Z., Bebis, G., Miller, R. (2002). On-road vehicle detection using gab or filters and support vector machines. International Conference on Digital Signal Processing, 2, 1019–1022. doi:10.1109/icdsp.2002.1028263
  16. Lymarenko, Y., Tatievskyi, D. (2017). Development of the computer model of three dimensional surfaces reconstruction system. Technology audit and production reserves, 5 (2 (37)), 11–16. doi:10.15587/2312-8372.2017.111233
  17. Degtiareva, A., Vezhnevec, V. (2003). Preobrazovanie Hafa [Hough transform]. Komp’iuternaia grafika i mul’timedia, 1 (1). Available at: http://ict.informika.ru/ft/002407/num1degt.pdf
  18. Bradski, G., Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV Computer Vision with OpenCV. Library. O’Reilly Media Publishers. Available at: http://www.bogotobogo.com/cplusplus/files/OReilly%20Learning%20OpenCV.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-12-28

Як цитувати

Lymarenko, Y., & Tatievskyi, D. (2017). Розпізнавання колес за допомогою лазера для обчислення деформації шин. Technology Audit and Production Reserves, 1(2(39), 33–38. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.123441

Номер

Том 1 № 2(39) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Системи та процеси керування: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Yuliia Lymarenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.