ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 201
Скачиваний: 3
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
Принципы работы системы автоматической парковки и распознавания государственных номеров
Разработка функциональной схема автоматизации
Выбор среды разработки ПО и разработка программы.
Технико-экономическое обоснование выполнения проекта
Безопасность жизнедеятельности
Технические решения пожаротушения
Технические решения обеспечения безопасности жизнедеятельности
Рисунок 4.3 – Кондиционер SAMSUNG 24 JSFNRWKNER Таблица 4.7 - Технические характеристики настенного кондиционера
Вывод: Помещение необходимо было оборудовать системой кондиционирования воздуха для поддержания необходимых микроклиматических условий, так как установленный кондиционер не соответствовал правилам. Определено количество воздуха, необходимое для поступления в помещение - 56 м3/ч. Установлен 1 кондиционер для обеспечения необходимых микроклиматических условий в соответствии с требованиями «Санитарных норм, микроклимата производственных помещений» ГОСТ 12.1.005–88 и нормального функционирования оборудования цифровой станции в операторской, выбран SAMSUNG 24 JSFNRWKNER
В данном дипломном проекте “Разработка автоматизированной системы парковки” достигнута поставленная цель по разработке автоматической парковки. Решены следующие задачи:
442 (2010) «A Real-Time Mobile Vehicle Licence Plate Detection and Recognition», Kuo-Ming Hung and Ching-Tang Hsieh.
Листинг программы для распознавания номерных знаков
#Main.py
import cv2
import numpy as np import os
import DetectChars import DetectPlates import PossiblePlate
# modulelevelvariables
SCALAR_BLACK = (0.0, 0.0, 0.0)
SCALAR_WHITE = (255.0, 255.0, 255.0)
SCALAR_YELLOW = (0.0, 255.0, 255.0)
SCALAR_GREEN = (0.0, 255.0, 0.0)
SCALAR_RED = (0.0, 0.0, 255.0)
showSteps = True
def main():
blnKNNTrainingSuccessful = DetectChars.loadKNNDataAndTrainKNN()
#попыткатренировки
if blnKNNTrainingSuccessful == False: #еслитренировканеудачнаprint("\nerror: KNN traning was not successful\n") #выводится сообщениеобошибке
return #выходизпрограммы
#endif
imgOriginalScene = cv2.imread("LicPlateImages/6.png") # открытиеизображения
if imgOriginalScene is None: #если изображение несчитывается
print("\nerror: image not read from file \n\n") # выводится сообщение обошибке
os.system("pause") # выполняется пауза, для того, что пользовательмогувидетьсообщениеоошибке
return # выход из программы#endif
listOfPossiblePlates = DetectPlates.detectPlatesInScene(imgOriginalScene) #detectplates
listOfPossiblePlates = DetectChars.detectCharsInPlates(listOfPossiblePlates)
#detectcharsinplate
cv2.imshow("imgOriginalScene", imgOriginalScene) #показываетсяизображение
if len(listOfPossiblePlates) == 0: #еслизнакинеобнаружены
продолжениеприложенияА
print("\nno license plates were detected\n") #сообщить пользователю ,чтономерныезнакинеобнаружены
else:
#еслимыпопадаемсюда,товспискевозможныхномерныхзнаков,сможемобнаружитьхотябыодиннеобходимый
# сортировка списка
Вывод: Помещение необходимо было оборудовать системой кондиционирования воздуха для поддержания необходимых микроклиматических условий, так как установленный кондиционер не соответствовал правилам. Определено количество воздуха, необходимое для поступления в помещение - 56 м3/ч. Установлен 1 кондиционер для обеспечения необходимых микроклиматических условий в соответствии с требованиями «Санитарных норм, микроклимата производственных помещений» ГОСТ 12.1.005–88 и нормального функционирования оборудования цифровой станции в операторской, выбран SAMSUNG 24 JSFNRWKNER
Заключение
В данном дипломном проекте “Разработка автоматизированной системы парковки” достигнута поставленная цель по разработке автоматической парковки. Решены следующие задачи:
-
Проведен обзор существующих систем автоматизированной парковки и в качестве аналогов выбраны системы Авто-Интеллект и CVS-Авто; -
Изучены принципы работы системы автоматической парковки и распознавания государственных номеров; -
Разработана система автоматизированной парковки; -
Разработана структура системы автоматизированной парковки; -
Разработана функциональная схема системы автоматизированной парковки; -
Произведен выбор оборудования; -
Разработаны UML диаграммы размещения деятельности и классов; -
Разработана логическая структура программы опознования номерных знаков; -
Произведен выбор среды программирования (PyIDLE) и разработана программа на яызке Python для опознования номерных знаков; -
Решены вопросы технико-экономического обоснования:
-
прибыль от реализации – 766826,14 тг; -
полная себестоимость - 3117179,42 тг; 11 Решены вопросы БЖД: -
рассчитано, что для обеспечения пожарной безопасности необходимо два огнетушителя OП-8; -
рассчитано, что для обеспечения необходимого потока воздуха требуется кондиционер марки Samsung CS-W18NKD/CU-W18NKD;
Список литературы
-
Бондаревский А.С. Проектирование средств радиочастотной идентификации (RFID) – проблемная ситуация / А.С. Бондаревский, Р.В. Золотов // Современные наукоемкие технологии. – 2009. – №9. – С. 19-23. -
Григорьев П.В. Особенности технологии RFID и ее применение // Молодой ученый. – 2016. – №11. – С. 317-322. -
Д.Хант, RFID - A Guide to Radio Frequency Identification //Wiley, 2007. – 125 p. -
Tamkang Journal of Science and Engineering, Vol. 13, No.4, pp. 433-
442 (2010) «A Real-Time Mobile Vehicle Licence Plate Detection and Recognition», Kuo-Ming Hung and Ching-Tang Hsieh.
-
Руководство пользователя ARM7-LPC2148 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.pantechsolutions.net/microcontroller- tutorials/user-manual-arm7-lpc2148-development-kit. – Дата доступа: 30.03.2021. -
Введение в микроконтроллер ARM7 LPC2148 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://binaryupdates.com/introduction-to-arm7- lpc2148-microcontroller/. – Дата доступа: 30.03.2021. -
Взаимодействие IR датчиков приближения с контроллером LPC2148 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ocfreaks.com/interfacing-ir-sensor-arm7-lpc2148/ – Дата доступа: 30.03.2021. -
Описание драйвера ULN2003. Схема подключения, datasheet [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.joyta.ru/4575- mikrosxema-uln2003-opisanie-i-sxemy-primeneniya/ – Дата доступа: 30.03.2021. -
Взаимодействие GSM модуля SIM900 с микроконтроллером ARM7 LPC2148 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.electronicwings.com/arm7/sim900a-gsm-module-interfacing-with- lpc2148 – Дата доступа: 30.03.2021. -
Описание GSM модуля SIM900 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://radio-kit.ru/product/modul-rf020-shield-gprsgsm-sim900-s- antennoy – Дата доступа: 30.03.2021. -
Команды для управления GSM модулем SIM900 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://alex-exe.ru/radio/wireless/gsm-sim900-at- command/ – Дата доступа: 30.03.2021. -
Ляличкин М. «Мелкая» метка или RFID-системы в России // Логинфо. 2007. № 4. -
Новикова Е., Титова Е. Применение технологий RFID на российском рынке // Конъюнктура товарных рынков. Маркетинг & Логистика. 2007. № 4 (октябрь- декабрь). -
Распознование номерных знаков – Режим доступа: https://www.axis.com/ru-ru/solutions-by-application/license-plate-recognition (дата обращения 07.06.2021) -
Технология NumberOk – Режим доступа: https://number- ok.com/ru/product-line/ (дата обращения 07.06.2021) -
Система распознования автомобильных номеров – Режим доступа: https://www.dssl.ru/products/autotrassir-1-kanal-do-200-km_ch/ (дата обращения 07.06.2021) -
Модуль распознования автономеров – Режим доступа: https://macroscop.com/o-kompanii/blog/modul-raspoznavaniya-avtonomerov (дата обращения 07.06.2021) -
Авто-интеллект – Режим доступа: https://www.itv.ru/products/intellect/autointellect/ (дата обращения 07.06.2021) -
Система CVS – Режим доступа: https://www.cvsnt.ru/products_soft_cvsauto.html (дата обращения 07.06.2021)
Приложение А
Листинг программы для распознавания номерных знаков
#Main.py
import cv2
import numpy as np import os
import DetectChars import DetectPlates import PossiblePlate
# modulelevelvariables
SCALAR_BLACK = (0.0, 0.0, 0.0)
SCALAR_WHITE = (255.0, 255.0, 255.0)
SCALAR_YELLOW = (0.0, 255.0, 255.0)
SCALAR_GREEN = (0.0, 255.0, 0.0)
SCALAR_RED = (0.0, 0.0, 255.0)
showSteps = True
def main():
blnKNNTrainingSuccessful = DetectChars.loadKNNDataAndTrainKNN()
#попыткатренировки
if blnKNNTrainingSuccessful == False: #еслитренировканеудачнаprint("\nerror: KNN traning was not successful\n") #выводится сообщениеобошибке
return #выходизпрограммы
#endif
imgOriginalScene = cv2.imread("LicPlateImages/6.png") # открытиеизображения
if imgOriginalScene is None: #если изображение несчитывается
print("\nerror: image not read from file \n\n") # выводится сообщение обошибке
os.system("pause") # выполняется пауза, для того, что пользовательмогувидетьсообщениеоошибке
return # выход из программы#endif
listOfPossiblePlates = DetectPlates.detectPlatesInScene(imgOriginalScene) #detectplates
listOfPossiblePlates = DetectChars.detectCharsInPlates(listOfPossiblePlates)
#detectcharsinplate
cv2.imshow("imgOriginalScene", imgOriginalScene) #показываетсяизображение
if len(listOfPossiblePlates) == 0: #еслизнакинеобнаружены
продолжениеприложенияА
print("\nno license plates were detected\n") #сообщить пользователю ,чтономерныезнакинеобнаружены
else:
#еслимыпопадаемсюда,товспискевозможныхномерныхзнаков,сможемобнаружитьхотябыодиннеобходимый
# сортировка списка