Применение алгоритмов машинного зрения в задаче определения геолокации

На текущий момент отсутствуют массовые решения для определения местоположения в условиях слабого сигнала связи, например, в метро. Поэтому цель данного исследования – разработать программный компонент, определяющий местоположение внутри метрополитена с помощью алгоритмов машинного зрения со словарем с точностью до станции. Сначала был проведен обзор существующих решений навигации в условиях слабого сигнала, были рассмотрены возможные варианты использования для этих целей машинного зрения. В итоге был выбран вариант определения местоположения внутри метрополитена с помощью распознавания текстовой информации с фотографии. После чего была сформирована требуемая теоретическая база. Введено понятие изображения, его основных свойств и классов. Проведен обзор существующих методов обработки изображений: преобразование цветных изображений в полутоновые, выравнивание освещенности изображений, бинаризация. Также было введено понятие шума изображения, его классификация, методы борьбы с ним. В завершение формирования теоретической базы были исследованы существующие методы автоматического распознавания символов с изображения. Практическая часть была посвящена проектированию и тестированию программного компонента, имплементирующего выбранный подход. На первом этапе было сформировано верхнеуровневое описание его работы. Затем имеющаяся теоретическая база была дополнена вопросами, связанными с обработкой строк и нечетким поиском. На основе нее и верхнеуровневого описания работы компонента были спроектированы варианты алгоритмов его имплементации. После чего было проведено их тестирование, которое определило наиболее удачные. Таким образом в результате исследования был разработан компонент, определяющий местоположение внутри метрополитена с точностью до станции с вероятностью в 47% при помощи машинного зрения со словарем.