Контактный телефон: +375 17 2931781

Программная библиотека системы дополненной реальности

Описание инновационного проекта: 
В последние годы в отдельное техническое направление выделилась область компьютерного зрения мобильных роботов (robotic vision) и мобильных телефонов (mobile vision). При решении задачи трекинга и распознавания объектов разработчики программного обеспечения хотят использовать хорошо зарекомендовавшие себя методы выделения и сопоставления особых точек, но они еще не достигли достаточной производительности для работы в реальном времени. Поэтому актуальной проблемой этого направления, до сих пор, является обеспечение заданной производительности методов и алгоритмов для работы в режиме реального времени. Таким образом, целью работы является нахождение оптимальных методов обнаружения и идентификации локальных признаков цифровых изображений для задач компьютерного зрения на аппаратной базе низкой производительности (мобильная робототехника, мобильные телефоны, одноплатные компьютеры). Для решения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи: разработать математические модели дескрипторов особых точек на основе методов распознавания с обучением, реализовать их на высокоуровневом языке программирования, провести испытания по точности и скорости выполнения, сравнить с аналогами.
Цель инновационного проекта: 
другое
Другое: 
разработка программного обеспечения
Основные конкурентные преимущества: 
Результаты исследования, которые предполагается получить, могут найти применение в следующих областях: 1. Развитие теории обнаружения и сопоставления локальных признаков изображений; 2. Разработка коммерческого программного обеспечения для различных областей и направлений: системы дополненной реальности, картографирование, обработка фотографий микрообъектов в биологии и медицине, системы видеонаблюдения, генерация панорам, трехмерная реконструкция объектов, АСУ и другие прикладные задачи. 3. Соревновательная робототехника: данные алгоритмы могут быть использованы при выполнении конкурсных заданий чемпионатов по робототехнике как республиканского так и международного уровня. 4. Образовательная деятельность: использование изученных методов в преподавании дисциплин по направлениям: цифровая обработка изображений и распознавание образов, а также в области образовательной робототехники, при выполнении курсовых и дипломных проектов, написании магистерских и кандидатских диссертаций.
Степень готовности инновационного проекта: 
обоснование инвестиций
Научная значимость результатов НИОК(Т)Р, составляющих основу инновационного проекта: 
междисциплинарный или системный характер
Новизна, оригинальность (технологическая прогрессивность) продукта (услуги): 
не имеет аналогов
Наличие и (или) возможность правовой охраны продукта (услуги): 
правовая охрана продукта (услуги) не требуется
Наличие связей с потенциальными потребителями продукции: 
декларируется наличие связей, отсутствуют подтверждающие документы
Срок реализации проекта: 
до 2 лет
Сведения об участии в научных исследованиях и разработках по тематике инновационного проекта: 
Цифровая обработка изображений и распознавание образов является областью моих научных интересов, в данной области мной защищена кандидатская диссертация в 2011 году.
Публикации по теме проекта, акты внедрения: 
Результаты опубликованы в статьях: Краснобаев, Е.А. Распознавание дорожных знаков на изображениях методом Speeded Up Robust Features (SURF)/ Е.А. Краснобаев // Вестн. Вит. гос. ун-та. – 2013. – №3(75).– С. 18–23; Краснобаев, Е.А. Алгоритмы сопоставления опорных точек изображения для систем видеодетекции / Е.А. Краснобаев // Вестн. Вит. гос. ун-та. – 2010. – №1(55).– С. 126–132. В смежных областях выполнялись научно-исследовательские работы, результаты которых опубликованы в следующих статьях: - разработка моделей, методов и алгоритмов видеодетекции: Краснобаев, Е.А. О модификациях метода сегментации движений на видеоизображениях на основе смеси нормальных распределений в режиме реального времени / Е.А. Краснобаев // журнал Информатика. – 2010.– №2(26). – С. 3 - 13. Краснобаев, E.A. Разработка программного обеспечения счетчика посетителей с использованием библиотеки компьютерного зрения OpenCV 2.4, Электроника-инфо. – 2013. – № 1 (91). – С. 22-24. - оптимизация методов и алгоритмов компьютерного зрения: Краснобаев, Е.А. Оптимальные реализации методов обнаружения пространственно разделенных объектов в бинарных видеопоследовательностях / Е.А. Краснобаев // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Сер. С. Фундаментальные науки. – 2010. – № 3. – С. 26-32. Краснобаев, Е.А. Оптимизация поэлементной обработки растровых изображений на языке программирования С++ Вестн. Вит. гос. ун-та. – 2015. – №1 (85). – С. 3–6.