Магистерская диссертация тема работы Разработка нейросетевого метода детектирования и распознавания знаков дорожного движения

1. Правовые и организационные 
вопросы обеспечения 
безопасности: 
­
специальные (характерные при 
эксплуатации объекта исследования, 
проектируемой рабочей зоны) 
правовые нормы трудового 
законодательства; 
­
организационные мероприятия 
при компоновке рабочей зоны. 
СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03 
Трудовой кодекс: Федеральный закон от 30 декабря 2001г. 
N 197-ФЗ 
2. Производственная безопасность:
2.1. Анализ выявленных вредных и 
опасных факторов
2.2. Обоснование мероприятий по 
снижению воздействия
Вредные факторы производственной среды: повышенный 
уровень шума и вибрации, микроклимат, отсутствие или 
недостаток естественного света. 
3. Экологическая безопасность 
Влияние на литосферу из-за утилизации бытовых отходов. 
Косвенное влияние на атмосферу – высокий уровень 
потребления электроэнергии. На гидросферу воздействий 
не происходит 
4. Безопасность в чрезвычайных 
ситуациях 
Возможные ЧС на объекте: пожар, обрушение здания, 
землетрясения, метеорические опасные явления. 
Наиболее типичная ЧС — это пожар. 
Дата выдачи задания для раздела по линейному графику 
 

---

` 
9 
Задание выдал консультант: 
Должность 
ФИО 
Ученая степень, 
звание 
Подпись 
Дата 
Доцент ООД 
Горбенко М. В. 
к.т.н 
Задание принял к исполнению студент: 
Группа 
ФИО 
Подпись 
Дата 
8ВМ83 
Рябов Виктор Михайлович

---

` 
10 
РЕФЕРАТ 
Выпускная квалификационная работа содержит в себе 110 страниц, 34 
рисунка, 12 таблиц, 43 литературных источника, 1 приложение. 
Ключевые слова:
знаки дорожного движения, алгоритм детектирования, 
распознавание знаков, метод Габора, максимально стабильные экстремальные 
регионы, искусственная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть. 
Цель 
работы:
Разработка 
алгоритма 
детектирования 
и 
распознавания знаков дорожного движения на изображения реальных сцен.
Для того, чтобы достичь поставленной цели нужно решить данные 
задачи: 
1.
Исследовать 
уже 
действующие 
алгоритмы, 
которые 
используются для распознавания знаков дорожного движения на 
изображениях реальных сцен. 
2.
Разработка алгоритма детектирования знаков дорожного 
движения на изображениях реальных сцен, который будет обеспечивать 
высокую устойчивость к разным рода шумам, размытий и различным 
искажениям. 
3.
Разработка алгоритма распознавания знаков дорожного 
движения на изображениях реальных сцен, который обеспечивает высокую 
устойчивость к разным рода шумам и различным искажениям. 
Объект исследования
: Алгоритмы обработки изображений и системы, 
созданные с помощью сверточных нейронных сетей.
Предмет 
исследования: 
Применение 
алгоритмов 
обработки 
изображения для обнаружения и нейросетевых алгоритмов для 
детектирования распознавания знаков дорожного движения на изображениях 
реальных сцен. 

---

` 
11