Распознавание объектов в видео потоке с использованием Python, OpenCV и TensorFlow

Данная курсовая работа посвящена актуальной теме распознавания объектов в видеопотоке с применением языков программирования Python и библиотек OpenCV и TensorFlow. В первой части будут рассмотрены основные понятия и технологии, используемые для обработки изображений и их анализа в реальном времени. Описание этапов подготовки данных и дообучения существующих моделей на Python с использованием TensorFlow Object Detection API позволит понять особенности работы с нейросетями. Практическая часть включает разработку приложения для распознавания объектов на видео потоке с веб-камеры, где будут применены полученные знания для реализации метода распознавания. В заключении будет подведен итог проделанной работы и предложены рекомендации по дальнейшему совершенствованию технологий распознавания объектов.

Продукт

разработка программного приложения для распознавания объектов в видео потоке, включающего код на Python, использующий OpenCV и TensorFlow

Актуальность

с учетом растущей популярности компьютерного зрения и его применения в различных областях, тема распознавания объектов в видеопотоке является крайне актуальной и востребованной

Цель

научиться использовать инструменты OpenCV и TensorFlow для реализации проекта по распознаванию объектов в видеопотоке

Задачи

изучение теоретических основ распознавания объектов, подготовка данных для обучения модели, дообучение существующей модели на примере, разработка приложения для распознавания объектов в видеопотоке

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение Глава 1. Введение в распознавание объектов 1.1. Введение в распознавание объектов 1.2. TensorFlow и его возможности для распознавания объектов Глава 2. Подготовка и обучение модели 2.1. Подготовка данных для обучения модели 2.2. Дообучение модели на основе TensorFlow Object Detection API Глава 3. Работа с видеопотоком 3.1. Использование OpenCV для работы с видеопотоком 3.2. Создание приложения для распознавания объектов 3.3. Тестирование разработанного приложения Глава 4. Заключение и перспективы 4.1. Перспективы развития технологий распознавания объектов Заключение Список литературы

Введение

Текст доступен в расширенной версии

Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 1. Введение в распознавание объектов

1.1. Введение в распознавание объектов

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел посвящен основным понятиям и технологиям, связанным с распознаванием объектов в видеопотоке. Освещаются ключевые аспекты компьютерного зрения, нейронных сетей и их внедрение в реальном времени, что создает теоретическую базу для дальнейшего изучения. Контент доступен только автору оплаченного проекта

1.2. TensorFlow и его возможности для распознавания объектов

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен TensorFlow, его функционалу и возможностям в контексте задач распознавания объектов. Предоставляются ключевые детали о том, как библиотека помогает решать задачи компьютерного зрения. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 2. Подготовка и обучение модели

2.1. Подготовка данных для обучения модели

Текст доступен в расширенной версии

В данном разделе рассматриваются методы подготовки данных для обучения моделей глубокого обучения. Описаны различные подходы к сбору и разметке изображений, что является критическим этапом перед обучением. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.2. Дообучение модели на основе TensorFlow Object Detection API

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел фокусируется на процессе дообучения заранее установленной модели при помощи TensorFlow Object Detection API. Рассматриваются ключевые этапы настройки конфигураций и процесса обучения. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 3. Работа с видеопотоком

3.1. Использование OpenCV для работы с видеопотоком

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен библиотеке OpenCV и ее функциональным возможностям по обработке видеопотока. Обсуждаются платформенные особенности, которые позволяют эффективно использовать эту библиотеку. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.2. Создание приложения для распознавания объектов

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе описан процесс создания приложения на Python для распознавания объектов в видеопотоке с помощью OpenCV и предварительно обученной модели из TensorFlow. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.3. Тестирование разработанного приложения

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел охватывает этап тестирования разработанного приложения на предмет его производительности и точности при распознавании объектов из видео потока. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 4. Заключение и перспективы

4.1. Перспективы развития технологий распознавания объектов

Текст доступен в расширенной версии

Раздел освещает будущее технологий распознавания объектов и их применения в реальных ситуациях. Обсуждаются текущее состояние дел и направления исследований. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Заключение

Текст доступен в расширенной версии

Описание результатов работы, выводов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Список литературы

Текст доступен в расширенной версии

Список литературы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

20+ страниц текста
80% уникальности текста
Список литературы (по ГОСТу)
Экспорт в Word
Презентация Power Point
10 минут и готово

Нужна курсовая на эту тему?20 страниц, список литературы, антиплагиат