Skip to content

Commit

Permalink
fix formatting and mistakes
Browse files Browse the repository at this point in the history
  • Loading branch information
Drapegnik committed Dec 9, 2017
1 parent 1838165 commit 9b8aaf5
Show file tree
Hide file tree
Showing 12 changed files with 50 additions and 51 deletions.
9 changes: 5 additions & 4 deletions README.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -12,15 +12,16 @@

## course work

* You can read rendered report just
[here](https://drapegnik.github.io/bsu-science/course_work.pdf)
* You can read rendered report just [here](https://drapegnik.github.io/bsu-science/course_work.pdf)
* Check report code in
[release `v1.1.0`](https://github.com/Drapegnik/bsu-science/releases/tag/v1.1.0)
* And watch presentation
[here](https://docs.google.com/presentation/d/161g6bRi6klaJ416lPPkY5j0UghrihfigWrKDQApp71c/pub?start=false&loop=false&delayms=3000)
* Check application [repository](https://github.com/lybros/appa)

## notes

* I use [bsu-style](https://github.com/bsutex/bsustyle) for correct _tex_
formatting. Recommend to take a look.
* I use [bsu-style](https://github.com/bsutex/bsustyle) for correct _tex_ formatting. Recommend to
take a look.
* All reports can be downloaded from
[`docs/`](https://github.com/Drapegnik/bsu-science/tree/master/docs) folder
2 changes: 1 addition & 1 deletion annotation.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -22,4 +22,4 @@

In this work, the basic algorithms of computer vision and their application to build 3D maps of the area from UAV images were considered. Designed and implemented an application that allows build 3D models and realize search.

\newpage
\newpage
6 changes: 3 additions & 3 deletions conclusions.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,4 +1,4 @@
\chapter*{ЗАКЛЮЧЕНИЕ}
\chapter*{ЗАКЛЮЧЕНИЕ}
\addcontentsline{toc}{chapter}{ЗАКЛЮЧЕНИЕ}

В процессе выполнения данной работы были получены следующие результаты:
Expand All @@ -11,7 +11,7 @@ \chapter*{ЗАКЛЮЧЕНИЕ}
\item спроектировано и реализовано приложение, позволяющее строить 3D модели и осуществлять поиск по ним.
\end{itemize}

Полученные теоретические знания и практические навыки, а также результаты экспериментов являются хорошей основой для будущих исследований.
Полученные теоретические знания и практические навыки, а также результаты экспериментов являются хорошей основой для будущих исследований.

Выбранная область и проблема позволяют не останавливаться на достигнутом и, в дальнейшем, продолжить работу над задачей.
\newpage
\newpage
2 changes: 1 addition & 1 deletion contents.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,4 +1,4 @@
\renewcommand{\contentsname}{СОДЕРЖАНИЕ}
\tableofcontents

\newpage
\newpage
8 changes: 4 additions & 4 deletions development.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2,12 +2,12 @@ \chapter{РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ}

\section{Выбор технологий}

К разрабатываемому приложению были поставлены следующие требования: высокая производительность, удобный и кроссплатформенный пользовательский интерфейс, минимум зависимостей. Для выполнения процесса \textbf{Structure From Motion} была выбрана реализация от Криса Суини (\textit{Chris Sweeney}) - библиотека проективной геометрии с открытым исходным кодом \hyperref[itm:theia]{Theia [\ref{itm:theia}]}. Автор библиотеки, исследователь Вашингтонского университета, занимается разработками в области компьютерного зрения и виртуальной реальности, имеет степень Ph.D., а также множество научных публикаций. Выбор именно этой библиотеки обусловлен несколькими причинами: легковесность (не имеет зависимостей от больших библиотек, таких как OpenCV или Boost), узкая специализация и направленность на решение конкретной задачи, реализация на С++, очень хорошая и подробная документация.
К разрабатываемому приложению были поставлены следующие требования: высокая производительность, удобный и кроссплатформенный пользовательский интерфейс, минимум зависимостей. Для выполнения процесса \textbf{Structure From Motion} была выбрана реализация от Криса Суини (\textit{Chris Sweeney}) - библиотека проективной геометрии с открытым исходным кодом \hyperref[itm:theia]{Theia [\ref{itm:theia}]}. Автор библиотеки, исследователь Вашингтонского университета, занимается разработками в области компьютерного зрения и виртуальной реальности, имеет степень Ph.D., а также множество научных публикаций. Выбор именно этой библиотеки обусловлен несколькими причинами: легковесность (не имеет зависимостей от больших библиотек, таких как OpenCV или Boost), узкая специализация и направленность на решение конкретной задачи, реализация на С++, очень хорошая и подробная документация.

Для написания графического пользовательского интерфейса отлично подходил \hyperref[itm:qt]{$Qt$ [\ref{itm:qt}]}. $Qt$ - это кроссплатформенный инструментарий разработки приложений на языке программирования C++. $Qt$ позволяет запускать написанное с его помощью программное обеспечение в большинстве современных операционных систем (\textit{Windows, macOS, Linux}) путём простой компиляции программы для каждой операционной системы без изменения исходного кода. Также предоставлены обширные инструменты по быстрому и удобному созданию интерфейсов.

\section{Разработка алгоритма поиска}
Итак, после выполнения всех этапов Structure From Motion мы имеем 3d модель - реконструкцию поверхности. Модель представляет из себя набор точек пространства, также мы можем привязать к ним gps-данные. Цель алгоритма - найти на построенной 3d карте расположение нового снимка. Предполагается, что снимок взят не, из исходного датасета, но на нём присуствует та же область пространства, иначе ничего не будет найдено. Следующая задача алгоритма - найти геометрическое преобразование и с его помощью определить точные координаты точки пространства из которой был сделан искомый снимок.
Итак, после выполнения всех этапов Structure From Motion мы имеем 3d модель - реконструкцию поверхности. Модель представляет из себя набор точек пространства, также мы можем привязать к ним gps-данные. Цель алгоритма - найти на построенной 3d карте расположение нового снимка. Предполагается, что снимок взят не из исходного датасета, но на нём присуствует та же область пространства, иначе ничего найдено не будет. Следующая задача алгоритма - найти геометрическое преобразование и с его помощью определить точные координаты точки пространства из которой был сделан искомый снимок.

Для осуществления поиска по модели вместе с каждой 3d точкой сохраняется набор дескрипторов всех особых точек соответствующих этой, реальной точке. В итоге получается следующий алгоритм:

Expand Down Expand Up @@ -36,7 +36,7 @@ \section{Приложение для построения рекнострукц
В приложении реализован следующий функционал:

\begin{itemize}
\item создание / открытие проекта;
\item создание нового / открытие существующего проекта;
\item просмотр датасета текущего проекта;
\item извлечение ключевых точек;
\item построение модели;
Expand All @@ -61,4 +61,4 @@ \section{Выводы}
\includegraphics[width=0.9\textwidth]{appa-options.png}
\caption{Различные параметры построения модели}
\label{fig:appa-options}
\end{figure}
\end{figure}
4 changes: 2 additions & 2 deletions essay.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -16,6 +16,6 @@

\textbf{Области применения:} модели и алгоритмы, работающие на борту беспилотных летательных аппаратов.

\textbf{Результаты:} сравнительные эксперименты, алгоритм, приложение.
\textbf{Результаты:} сравнительные эксперименты, алгоритм, приложение.

\newpage
\newpage
6 changes: 3 additions & 3 deletions experiments.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -42,13 +42,13 @@ \section{Matching эксперименты}
\caption{ORB - 200 точек - 18 мин.}
\label{fig:orb_200}
\end{subfigure}
~
~
\begin{subfigure}[h]{0.45\textwidth}
\includegraphics[width=\textwidth]{sift_heatmap200.png}
\caption{SIFT - 200 точек - 3,7 ч.}
\label{fig:sift_200}
\end{subfigure}
~
~
\begin{subfigure}[h]{0.45\textwidth}
\includegraphics[width=\textwidth]{orb_heatmap1000.png}
\caption{ORB - 1000 точек - 26 мин.}
Expand All @@ -70,4 +70,4 @@ \section{Выводы}

Учитывая время работы и полученные результаты при большом числе извлекаемых точек, навигация с использованием этого алгоритма, конечно же, не представляется возможной. Однако мы получили первое приближение, решение \quotes{в лоб}, от которого можно отталкиваться в дальнейшем и сравнивать с ним результаты будущей работы.

\newpage
\newpage
2 changes: 1 addition & 1 deletion introduction.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -11,4 +11,4 @@ \chapter*{ВВЕДЕНИЕ}

Многие проекты, использующие компьютерное зрение, направлены на автоматизацию рутинной работы, уменьшение человеческого труда. Одна из основных задач - улучшение качества жизни путём высвобождения одного из самых дорогих ресурсов - человеческого времени.

\newpage
\newpage
18 changes: 9 additions & 9 deletions literature.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -3,22 +3,22 @@ \chapter*{СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ}

\begin{enumerate}
\item \label{itm:opencv} GitHub репозиторий библиотеки с открытым исходным кодом OpenCV [Электронный ресурс] / OpenCV Сommunity - 2016. - Режим доступа: \url{https://github.com/opencv/opencv}. - Дата доступа: 26.09.2016.

\item \label{itm:sift} Mordvintsev, A. Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) / A. Mordvintsev, K. Abid // OpenCV Python Documentation [Electronic resource] - 2013. - Mode of access: \url{https://goo.gl/5DqpcN}. - Date of access: 10.11.2016.

\item \label{itm:lowe} Lowe, D. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / D. Lowe // International Journal of Computer Vision — 2004. — no. 60 (2). — pp. 91-101.

\item \label{itm:surf} Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speeded up robust features // Computer Vision and Image Understanding – 2008. – no. 110. – pp. 346–359.

\item \label{itm:brief} Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua P. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features // Proc. European Conference on Computer Vision – 2010. – pp. 778–792.

\item \label{itm:gloh} Kalal Z., Matas J., Mikolajczyk K. Forward-backward error: automatic detection of tracking failures ICPR’10 - 2010. – pp. 2756-2759.

\item \label{itm:orb} Rublee E. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF / Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. // IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) [Electronic resource] - 2011. - Mode of access: \url{http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/CV-R/pdf/Rublee_iccv2011.pdf}. - Date of access: 17.12.2016.

\item \label{itm:theia} Официальная документация библиотеки с открытым исходным кодом TheiaSfm [Электронный ресурс] / Chris Sweeney - 2016. - Режим доступа: \url{http://www.theia-sfm.org/}. - Дата доступа: 17.04.2017.

\item \label{itm:last}\label{itm:qt} Официальный сайт C++ фрэймворка QT [Электронный ресурс] / The Qt Company - 2017. - Режим доступа: \url{https://www.qt.io/}. - Дата доступа: 20.04.2017.
\end{enumerate}

\newpage
\newpage
2 changes: 0 additions & 2 deletions main.tex
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -32,5 +32,3 @@
\input{literature.tex}

\end{document}


Loading

0 comments on commit 9b8aaf5

Please sign in to comment.