В данном разделе будут представлены общая информация о курсовой работе, сформулирована проблема, обоснована актуальность темы исследования, определены цель и основные задачи, которые предстоит решить в ходе работы. Будет дан краткий обзор содержания работы.

Этот раздел посвящен изучению теоретических аспектов задачи обнаружения объектов, включая анализ существующих подходов и алгоритмов. Будут рассмотрены базовые принципы компьютерного зрения и методы машинного обучения, применимые для решения поставленной задачи.

Будут рассмотрены основные подходы к обработке изображений и анализу видеопотока, включая методы выделения признаков, сегментации и классификации. Особое внимание будет уделено современным нейросетевым архитектурам для эффективного решения задач.

В этом подразделе будут изучены различные алгоритмы детектирования объектов, такие как YOLO, SSD, Faster R-CNN. Будет проведен сравнительный анализ их преимуществ и недостатков для выбора наиболее подходящего.

Будут рассмотрены основы применения методов машинного обучения, включая глубокое обучение, для решения задач компьютерного зрения. Будет уделено внимание выбору моделей и процессу их обучения для достижения высокой точности.

В данном разделе будет произведен анализ существующих решений и выбрана оптимальная архитектура системы. Будут определены функциональные требования и выбран стек технологий для дальнейшей разработки.

Проводится детальный анализ существующих систем и технологий, применяемых для обнаружения объектов на железнодорожных переездах. Выявляются их сильные и слабые стороны для использования в дальнейшей разработке.

На основе проведенного анализа будет предложена и обоснована архитектура будущей системы. Оцениваются различные варианты построения, включая выбор аппаратных и программных компонентов для оптимизации.

Формулируются функциональные и нефункциональные требования к системе. Осуществляется выбор наиболее подходящих программных библиотек и фреймворков для реализации, учитывая производительность и масштабируемость.

Этот раздел посвящен непосредственной разработке алгоритма обнаружения посторонних объектов. Будет реализован основной модуль системы, отвечающий за анализ видеопотока и детектирование объектов.

Описывается процесс сбора и подготовки набора данных, необходимого для обучения модели. Процесс включает аннотирование объектов на видео для последующего обучения нейронной сети.

Будет реализован выбранный алгоритм детектирования объектов на основе компьютерного зрения. Процесс включает написание кода и интеграцию с выбранной архитектурой для создания рабочего прототипа.

Производится обучение разработанной модели на подготовленном наборе данных. Осуществляется подбор гиперпараметров для достижения наилучшей точности и минимизации ошибок детектирования.

В данном разделе подводятся итоги проделанной работы. Формулируются основные выводы, достигнутые результаты и теоретические и практические рекомендации. Оценивается степень выполнения поставленных задач.

Представлен перечень всех использованных источников, включая научные статьи, книги, стандарты и интернет-ресурсы. Оформлен в соответствии с требованиями к оформлению курсовых работ.