تشخیص بارکد بوسیله پردازش تصویر

اختصاصی از فی دوو تشخیص بارکد بوسیله پردازش تصویر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تشخیص بارکد بوسیله تکنیک های پردازش تصویر با الگوریتم های مختلف

adeline

اختصاصی از فی دوو adeline دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تشخیص میوه با شبکه عصبی adeline

پایان نامه سیستم های تشخیص وسایل نقلیه رشته نرم افزار کامپیوتر

اختصاصی از فی دوو پایان نامه سیستم های تشخیص وسایل نقلیه رشته نرم افزار کامپیوتر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود متن کامل پایان نامه مقطع کارشناسی با فرمت ورد word

پایان نامه دوره کارشناسی کامپیوتر گرایش نرم افزار

 موضوع:

سیستم های تشخیص وسایل نقلیه

چکیده

سیستم های تشخیص وسایل نقلیه

در سال های اخیر نظارت بر ترافیک و ایمنی وسایل نقلیه اعم از خودروها ، قطارها ، کامیون ها ، …. مورد توجه کمیته های حمل و نقل هوشمند قرار گرفته است .جهت بررسی سیستم های که ما را به اهداف فوق برساند ، نیاز به تشخیص وسیله ی نقلیه است تا بتوان پردازش ها و اقدامات لازم را به عمل آورد . لذا طبق تحقیقات به عمل آمده ، تجهیزات و روش های مختلفی ما را در این مقوله یاری می کنند و عبارتند از :

1-پردازش تصاویر بدست آمده توسط دوربین های تامین شده بدین منظور

2- سیستم های ویدئویی نصب شده بر سکو های هوایی

3- بررسی تصاویر جاده ای مبتنی برپارامترهای سه بعدی

4- سیستم های مبتنی بر مشخصه های محلی وسیله ی نقلیه در یک تصویر  

5- بکار گیری الگوریتم مبتنی بر استخراج ویژگی از طریق تغییر شکل های خاص

6- بکارگیری مدل سه بعدی توسعه داده شده بر پایه ی عناصر لبه ی وسیله نقلیه

7- سیستم های مبتنی بر یادگیری با ناظر (شامل یک سیستم کک راننده و یک سیستم وسیله نقلیه خود گردان)

8- تشخیص مبتنی بر تشخیص سیگنالهای ویژه ی ارسالی

از طریق روش های فوق ، به کمک یک بانک اطلاعاتی شامل چندین وسیله نقلیه نمونه که از تصاویر واقعی جاده استخراج شده اند ، آزمایشات ویژه و متنوعی بر روی وسایل نقلیه انجام می شود و کارایی هر روش جهت تشخیص صحیح در کوتاه ترین زمان ممکن ثبت می شود و مورد استفاده های بعدی قرار خواهد گرفت .

مقدمه

   هدف اصلی از تشخیص وسایل نقلیه این است که تعداد وسایل نقلیه ی مشاهده شده در هر نقطه جهت تخمین و پیش بینی جریان خودرو ها را در یک بازه ی ترافیکی، اندازه گیری نمائیم. بدین وسیله می توانیم امنیت و بهره وری ترافیک را بهبود بخشیم. سیستم های متنوعی که هر کدام کارایی ویژه ای دارند ، رسیدن به اهداف فوق را آسان گردانیده اند .

یکی از این سیستم ها، سیستم تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی با نرخ فریمی پایین

می باشد. اجزای پایه ای وسایل نقلیه از تصاویر استخراج می شود و سپس توسط دسته کننده های برداری با نام «اس وی ام» با یکدیگر ترکیب می شوند. این قبیل سیستم ها ، مشکل اصلی تشخیص وسایل نقلیه را در تصاویر ایستا بر طرف نموده اند ، به علاوه از تکنیک های مبتنی بر نمونه های جمع آوری شده استفاده می کنند.

گاهی اوقات اجزایی از وسایل نقلیه در تصاویر قابل دسترسی نیستند و با موانعی مسدود شده اند. با کمک یک الگوریتم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر مشخصات محلی روی تصاویر بدست آمده از طریق مادون قرمز، این مشکل حل می شوند .

سیستم های ویدئویی نصب شده بر روی سکوهای هوایی بر اساس انعطاف پذیری و تغییر پذیری آنها معرفی می شوند و توانایی دارند نواحی وسیعی را جهت تشخیص از روی تراکم زمانی و فضایی داده ی نمونه پوشش دهند. الگوریتمی بدین منظور طراحی شده است که از تصاویر سه جزئی استفاده می کند و پس از تشخیص وسیله ی نقلیه در اولین تصویر، آن را در دو تصویر بعدی تطبیق می دهد و دید گسترده ای را فراهم می آورد .

همچنین در راستای عملیات ردیابی و مکان یابی وسایل نقلیه ، نیاز به تشخیص آن ها داریم. هدف این است که یک شی (وسیله ی نقلیه ) با یافتن پارامترهای سه بعدی از موانع مشاهده شده در تصاویر جاده ای تشخیص داده شود. نمونه ای دیگر از این قبیل سیستم ها ، سیستم های مبتنی بر یادگیری با ناظر است که از طریق یک سیستم کمک راننده ویک سیستم وسیله نقلیه خودگردان، توسعه یافته است و در این سیستم تابعی برای تشخیص محیط جاده و وسایل نقلیه وجود دارد و تعداد کمی از تصاویر وسایل نقلیه در حال حرکت را به کار می گیرد.

سیستم های دیگری وجود دارند که از طریق الگوریتم مبتنی بر نمونه های ساختاری که از تکنیک های استخراجی و بدست آمده از مشخصات ویژه ی تصویر وسیله ی نقلیه عمل می کند، استخراج ویژگی می نماید. این ویژگی ها توسط تغییر شکل های فوریه ای، تغییرموج ضربه ای و تغییر شکل منحنی ضربه ای به دست    می آید. عملیات روی یک مجموعه داده انجام می شود .

تشخیص وسایل نقلیه از طریق تکنیک هایی که مبتنی بر مدل های ایجاد شده از اشیاء سه بعدی است ، نیز امکان پذیر می باشد و بوسیله ی نقاط ، خطوط و سطوح ویژه ی وسیله نقلیه و مدلسازی آنها با ساختارهای مکان نگر عمل می کند .

آخرین نوع سیستم های بررسی شده ، سیستم هایی هستند که با کمک یک ناظر و تعدادی شرکت کننده ، از طریق یکسری آزمایشات ، در یک محیط شبیه سازی شده از جاده و از طریق سیگنال های ارسالی عملیات تشخیص را انجام می دهند.

فصل یکم- تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی

 می خواهیم یک سیستم تشخیص وسایل نقلیه را مبتنی بر بینایی دوربین در قالب تکنولوژی سیستم های حمل و نقل هوشمند (آی تی اس) بررسی کنیم . برای رسیدن به این هدف، از یک دوربین واحد به عنوان ورودی استفاده می شود . یک دستگاه تصویربرداری مونوکیولار، یک دوربین دیجیتال بی سیم است که برای اندازه گیری دامنه های غیرمستقیم با استفاده از قوانین بینایی فراهم شده است .

تشخیص یک وسیله ی نقلیه در تصاویر دوربینی ، مشکل تشخیص شی در تصاویر ایستا را حل می کند . همچنین تشخیص خودرو باید بطور قوی در شرایط روشنایی متغیر ، موقعیت های متغیر و در شرایطی که برخی اجزای وسیله نقلیه تغییر کند یا در تصویر دیده نشود، اجرا شود .

تکنیک های تشخیص اشیا (وسایل نقلیه و …) را می توان در سه دسته طبقه بندی کرد که در ادامه شرح داده می شود . اولین دسته بوسیله سیستم های مبتنی بر مدل نشان داده می شود . این مدل اشیاء موردنظر را مشخص می کند و سپس سیستم برای تطبیق دادن مدل در قسمتهای مختلف تصویر برای پیدا کردن یک حالت مناسب تلاش می کند . متاسفانه ، وسایل نقلیه ی جاده ای به طور کلی در سطحی متغیر مطرح می شود و تعیین یک مدل در مسیر یک راه را غیر ممکن می سازد . در نتیجه سیستم های مبتنی بر این مدل جهت تشخیص وسایل نقلیه کمتر استفاده می شوند. دسته ی دومی روشهای تغییر ناپذیر تصویری هستند که تطبیقی مبتنی بر خصوصیات الگوی یک مجموعه تصویر انجام می دهد و به طور مزمنی شی ای که مورد جستجو قرار گرفته را تعیین می کند . وسایل نقلیه ی جاده ای ، هر الگوی وابسته به تصویر قطعی را (انواع مختلف از مدلهای وسایل نقلیه وابسته به سازنده) به دلیل تغییرپذیری بالای آن نشان نمی دهد . به همین دلیل روشهای تغییرناپذیر تصویری یک انتخاب مناسب جهت رفع مشکل تشخیص وسایل نقلیه نیست .

دسته ی سوم از تکنیکهای تشخیص شئ بوسیله الگوریتم یادگیری مبتنی بر نمونه مشخص شده اند . خصوصیات واضح از یک نوع شی توسط سیستم مبتنی بر مجموعه ای از نمونه ها یادگرفته می شود . این نوع تکنیک می تواند راه حلی را برای رفع مشکل تشخیص و ردیابی وسایل نقلیه به شرط آنکه شرایط معرفی شده پیروی شود ، فراهم کند . تعداد زیادی ازوسایل نقلیه در بانک اطلاعاتی وجود دارد . ا ین نمونه ها نمایشگر انواع وسایل نقلیه در شرایط متغیری از روشنایی وموقعیت وسایز آن در تصویر است .

تکنیک های مبتنی بر نمونه ، در طبیعت ، در محیط های متفاوت برای تشخیص عابر استفاده می شده است. به طور کلی این تکنیک ها جهت تشخیص اشیایی که قسمت های قابل تشخیص متمایزی دارند و در یک موقعیت به خوبی تعریف شده اند ، به کار برده می شود . این حالات برای وسایل نقلیه ی جاده ای ، هنگامی که یک دیدگاه ، یادگیری توزیع شده بر مبتنی بر اجزای اشیا دارد ، برای تشخیص اشیا در محیط های متفاوت و حقیقی کارآمد تر است نسبت به حالاتی که از یک دیدگاه کلی نگر استفاده می کند .

تکنیک های یادگیری توزیع شده با قسمت هایی از تصویر که قابل دسترس نیستند می تواند جهت تشخیص به کار روند و نسبت به چرخش های شی در تصویر کمتر حساس هستند .

برای تشخیص کاراتر در تشخیص اشیا در تصاویر حقیقی ، فضای جستجوی وسایل نقلیه را در یک وضعیت هوشمند بر پایه ی تصاویر جاده ای ، کاهش می دهیم . در نتیجه با خطوط علامت گذاری شده ی جاده ، کار پردازش برای تشخیص وسیله نقلیه آسانتر می شود . نواحی احاطه شده توسط محدودیت هایی از خطوط ، با انتخاب نواحی مورد نظر ، بررسی می شود .این نواحی ، شامل وسایل نقلیه ی مورد نظر هستند که به عنوان مدل تشخیص و ردیابی وسیله نقلیه به کار می رود .

 1-1- نواحی کاندید شده مورد نظر

سیستم به دو بخش زیر سیستم تقسیم می شود . اولین زیر سیستم مسئول تشخیص و ردیابی خط هاست ، همچنین خط تقاطع بوسیله اولین زیر سیستم طبق خطوط جاده ای ، مورد نظارت قرار گرفته است .

 1-1-1- تشخیص و ردیابی خط

تصاویر به دست آمده از دوربین پردازش شده است و خطوط منحنی که تصویر را پوشش داده اند برای تشخیص خطوط علامت گذاری شده به منظور بدست آوردن تخمینی از خطوط جاده ای که ناحیه ی مورد جستجو را تعیین می کند مناسب هستند .

الگوریتم حدود 50 خط در ناحیه ی مورد جستجورا در فاصله ی 2 متری از دوربین در جهت خط افقی ، بررسی می کند . همچنین با توسعه الگوریتم ، می توان اجزای یک فضای غیر یکنواخت را جستجو کرد .

بردار در حالت نهایی برای هر خط روی جاده شامل 6 متغیر است .

C_oh , c_lh , c_ov , c_lv , x₀ , q₀

که c_oh و c_lh پارامترهای انحنایی سطح افق را نمایش می دهد . c_ov و c_lv کاندیدی برای پوشش پارمترهای انحنایی عمودی اند و x₀ و q₀ به ترتیب خطای جانبی و خطای جهت یابی وسیله نقلیه می باشد .

 متن کامل را می توانید دانلود نمائید چون فقط تکه هایی از متن پایان نامه در این صفحه درج شده (به طور نمونه)

ولی در فایل دانلودی متن کامل پایان نامه

همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند

موجود است

سمینار کارشناسی ارشد مهندسی برق تشخیص چهره انسان

اختصاصی از فی دوو سمینار کارشناسی ارشد مهندسی برق تشخیص چهره انسان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 دانلود سمینار کارشناسی ارشد مهندسی برق تشخیص چهره انسان با فرمت pdf تعداد صفحات53

این سمینار جهت ارایه در مقطع کارشناسی ارشد طراحی وتدوین گردیده است وشامل کلیه مباحث مورد نیاز سمینارارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی مااین سمینار رابا  قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهد.حق مالکیت معنوی این اثر    مربوط به نگارنده است وفقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی وبالا بردن سطح علمی شما دراین سایت ارایه گردیده است.          

تشخیص هویت به کمک عنبیه

اختصاصی از فی دوو تشخیص هویت به کمک عنبیه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده :

یکی از مباحث مهم در جامعه امروزی که دغدغه بسیاری از کارشناسان و همچنین کاربران می‌باشد بحث امنیت و تشخیص و تایید هویت است. امروزه در امور مربوط به امنیت اماکنی مانند دانشگاه ها، فرودگاه ها، وزارتخانه ها و حتی شبکه‌های کامپیوتری استفاده از روش های بیومتریک در تشخیص هویت یا تایید هویت افراد بسیار متداول شده  است. سیستم‌های پیشرفته حضور و غیاب ادارات، سیستم‌های محافظتی ورود خروج اماکن خاص، نوت‌بوک‌های مجهز به Finger Print و … از روش‌‌های مختلف تشخیص هویت بیومتریک استفاده می‌کنند. در این مقاله سعی می‌کنیم مختصری ، مروری بر بیومتریک داشته  باشیم. کلمه Biometric از ترکیب دو کلمه یونانی bios (زندگی) و metrikos (تخمین) شکل گرفته  است. بیومتریک: در واقع علم احراز هویت انسان‌ها با استفاده از ویژگی‌های فیزیکی یا رفتاری نظیر چهره، اثر انگشت، اثر کف دست، عنبیه، فرم هندسی دست و صدا است.  در این میان ،سیستم‌های تشخیص عنبیه به طور خاص توجه زیادی را به خود جلب کرده‌اند، زیرا بافت غنی عنبیه معیارهای بیومتریکی قوی را برای تشخیص هویت افراد فراهم می‌کند. بیومتریک عنبیه پس از حادثه 11سپتامبر  که تروریست های القاعده توانسته بودند از سیستم های امنیتی و حفاظتی تشخیص هویت ایالت متحده امریکا عبور کنند و این عملیات تروریستی که در نهایت به تخریب برج های دوقلوی تجارت جهانی و کشته شدن تعدادی از شهروندان ساکن نیویورک شد انجامید… را برنامه ریزی و انجام دهند در کانون توجهی بیش از پیش وبیشتری قرار گرفت.

فهرست:

مقدمه و اشاره به بیومتریک

انواع بیومتریک

کاربردهای بیومتریک

عنبیه چیست

چه چیز عنبیه را منحصر به فرد میکند؟

بررسی اجزای تشکیل دهنده تشخیص هویت به کمک عنبیه

چالش های پیش روی این سیستم

درباره نویسنده مقاله

فهرست منابع

نوع فایل :

 ( 13صفحه ) Word

 ( 20 صفحه ) پاورپوینت