https://github.com/f33rni/dodcaps_lr1

Разработка систем сбора и обработки данных. Лабораторно-практическое задание № 1
https://github.com/f33rni/dodcaps_lr1

Last synced: 3 months ago
JSON representation

Разработка систем сбора и обработки данных. Лабораторно-практическое задание № 1

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/f33rni/dodcaps_lr1
• Owner: F33RNI
• License: unlicense
• Created: 2021-07-02T17:21:00.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2021-07-02T17:23:42.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2025-02-15T12:52:23.881Z (8 months ago)
• Language: Python
• Size: 584 KB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

          
# Разработка систем сбора и обработки данных. Лабораторно-практическое задание № 1

## Python. Полностью свободное использование

![Screenshot](SCREENSHOT.jpg "Screenshot")

### Задание:

```

Лабораторно-практическое задание № 1

Тема: Обработка линейно структурированных данных.

Цель работы: Разработать алгоритм считывания и визуализации потоковых данных с

плоскостного 2D-лидара

Задачи:

 Подготовить приложение считывания данных плоскостного лидара, сохраненных в

потоковом формате;

 Разработать функцию покадровой визуализации данных фреймов лидара;

 Разработать функцию детектирования объектов методом кластерного анализа;

 Разработать метод отслеживания траекторий объектов между фреймами;

Порядок выполнения работы

Задача 1

Подготовить приложение для считывания данных из файла, хранящего поток данных с

плоскостного лидара. Представить возможность просмотра данных в текстовом виде как в

непрерывном виде (отображается покадрово в соответствии с временными отметками) с

возможностью поставить чтение «на паузу» (будет отображаться один фрейм).

Задача 2

Подготовить систему визуализации данных лидара в виде круговой диаграммы

(данные приходят в мм). Использовать небольшие квадраты или окружности для

отображения позиций препятствий (концов лучей).

Задача 3

Разработать функцию поиска центров масс кластеров методом k-means и отсечения

линейных объектов (стен) за счет разбиения на блоки с настраиваемым количеством

точек. Выполнить обводку прямоугольниками найденных объектов.

Детектирование линейных объектов выполняется путем поиска цепочек объектов,

выстроенных в одну линию.

Задача 4

Для отдельных объектов и краевых объектов (концов стен) выполнить поиск

перемещения объектов между кадрами. Отрисовывать траектории движения центров

объектов поверх изображения текущего кадра. Координаты центров хранить в списках и

выводить в структурированном виде в listbox.

```