Комп’ютеризована система розпізнавання образів на основі Raspberry PI

Abstract

У даній роботі спроектовано та реалізовано прототип комп’ютеризованої системи розпізнавання образів на основі Raspberry PI з використанням бібліотек, машинного навчання, зокрема TensorFlow та OpenCV. Перед безпосереднім проектуванням комп’ютеризованої системи розроблено та проаналізовано технічне завдання і проведеного його аналіз. У результаті цього, встановлено вимоги до апаратного і програмного забезпечення комп’ютеризованої системи. Окрім цього, для розпізнавання візуальних образів досліджено існуючі набори даних щодо об’єктів реального світу на основі яких запропоновано побудувати модель інтелектуального розпізнавання образів. При реалізації комп’ютеризованої системи розпізнавання образів застосовано попередньо навчені нейронні мережі VGG-16 та архітектуру SSMD, які підтримуються бібліотеками TensorFlow та OpenCV. Програмну реалізацію системи розпізнавання образів реалізовано мовою програмування Python, що підтримується операційною системою Raspberry PI OS. .

In this work, a prototype of a computerized image recognition system based on Raspberry PI using libraries, machine learning, in particular TensorFlow and OpenCV, was designed and implemented. Before the direct design of the computerized system, the technical task was developed and analyzed and its analysis was performed. As a result, computer hardware and software requirements are set. In addition, for the recognition of visual images, the existing sets of data on real-world objects were studied, on the basis of which it was proposed to build a model of intelligent image recognition. Pre-trained VGG-16 neural networks and SSMD architecture, supported by TensorFlow and OpenCV libraries, are used in the implementation of the computerized image recognition system. The software implementation of the image recognition system is implemented in the Python programming language, which is supported by the Raspberry PI OS operating system.