Разработка модуля стереозрения
Аннотация
Выпускная квалификационная работа. 66 с., 1 ч., 34 рис., З табл., 25 источников.
СТЕРЕОЗРЕНИЕ, ТРИАНГУЛЯЦИЯ, КАРТА ГЛУБИНЫ РЕКТИФИКАЦИЯ, КАЛИБРОВКА
Объект исследования или разработки — получение карты глубины в реальном времени.
Цель работы — разработка программного модуля для получения карты глубины.
Метод или методология проведения работы — математическое моделирование алгоритмов стереозрения.
Результаты работы — разработан модуль стереозрения на языке Python.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики — требования к компьютеру: Intel Соте В, 2Gb DDRIII.
Степень внедрения — на стадии тестирования.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы — разработанный программный модуль работает с достаточной скоростью и выдает карту глубины приемлемого качества.
Область применения — машинное зрение.
Экономическая эффективность или значимость работы — разработанный программный модуль можно использовать в различных областях машинного зрения.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования — возможно улучшение производительности при использовании вычислений на графическом процессоре.
4
СТЕРЕОЗРЕНИЕ, ТРИАНГУЛЯЦИЯ, КАРТА ГЛУБИНЫ РЕКТИФИКАЦИЯ, КАЛИБРОВКА
Объект исследования или разработки — получение карты глубины в реальном времени.
Цель работы — разработка программного модуля для получения карты глубины.
Метод или методология проведения работы — математическое моделирование алгоритмов стереозрения.
Результаты работы — разработан модуль стереозрения на языке Python.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики — требования к компьютеру: Intel Соте В, 2Gb DDRIII.
Степень внедрения — на стадии тестирования.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы — разработанный программный модуль работает с достаточной скоростью и выдает карту глубины приемлемого качества.
Область применения — машинное зрение.
Экономическая эффективность или значимость работы — разработанный программный модуль можно использовать в различных областях машинного зрения.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования — возможно улучшение производительности при использовании вычислений на графическом процессоре.
4