1 |
Detecting and comparing Kanban boards using Computer Vision / Detektering och jämförelse av Kanbantavlor med hjälp av datorseendeBehnam, Humam January 2022 (has links)
This thesis investigates the problem of detecting and tracking sticky notes on Kanban boards using classical computer vision techniques. Currently, there exists some alternatives for digitizing sticky notes, but none keep track of notes that have already been digitized, allowing for duplicate notes to be created when scanning multiple images of the same Kanban board. Kanban boards are widely used in various industries, and being able to recognize, and possibly in the future even digitize entire Kanban boards could provide users with extended functionality. The implementation presented in this thesis is able to, given two images, detect the Kanban boards in each image and rectify them. The rectified images are then sent to the Google Cloud Vision API for text detection. Then, the rectified images are used to detect all the sticky notes. The positional information of the notes and columns of the Kanban boards are then used to filter the text detection to find the text inside each note as well as the header text for each column. Between the two images, the columns are compared and matched, as well as notes of the same color. If columns or notes in one image do not have a match in the second image, it is concluded that the boards are different, and the user is informed of why. If all columns and notes in one image have matches in the second image but some notes have moved, the user is informed of which notes that have moved, and how they have moved as well. The different experiments conducted in this thesis on the implementation show that it works well, but it is very confined to strict requirements, making it unsuitable for commercial use. The biggest problem to solve is to make the implementation more general, i.e. the Kanban board layout, sticky note shapes and colors as well as their actual content. / Denna avhandling undersöker problemet med att upptäcka och spåra klisterlappar och Kanban-tavlor med hjälp av klassiska datorseendetekniker. För närvarande finns det några alternativ för att digitalisera klisterlappar, men ingen håller reda på anteckningar som redan har digitaliserats, vilket gör att duplicerade anteckningar kan skapas när du skannar flera bilder av samma Kanban-kort. Kanban-kort används flitigt i olika branscher och att kunna känna igen, och eventuellt i framtiden även digitalisera hela Kanban-tavlor, skulle kunna ge användarna utökad funktionalitet. Implementeringen som presenteras i denna avhandling kan, givet två bilder, upptäcka Kanban-brädorna i varje bild och korrigera dem. De korrigerade bilderna skickas sedan till Google Cloud Vision API för textidentifiering. Sedan används de korrigerade bilderna för att upptäcka alla klisterlappar. Positionsinformationen för anteckningarna och kolumnerna på Kanban-tavlan används sedan för att filtrera textdetekteringen för att hitta texten i varje anteckning såväl som rubriktexten för varje kolumn. Mellan de två bilderna jämförs och matchas kolumnerna, samt anteckningar av samma färg. Om kolumner eller anteckningar i en bild inte har en matchning i den andra bilden dras slutsatsen att brädorna är olika och användaren informeras om varför. Om alla kolumner och anteckningar i en bild har matchningar i den andra bilden men några anteckningar har flyttats, informeras användaren om vilka anteckningar som har flyttats och hur de har flyttats. De olika experiment som genomförs i denna avhandling om implementering visar att den fungerar bra, men den är mycket begränsad till strikta krav, vilket gör den olämplig för kommersiellt bruk. Det största problemet att lösa är att göra implementeringen mer generell, d.v.s. Kanban-tavlans layout, klisterlapparnas former och färger samt deras faktiska innehåll.
|
2 |
Разработка ITSM-системы для компании, предоставляющей услуги по предотвращению магазинных краж : магистерская диссертация / Development of an ITSM system for a company providing shoplifting prevention servicesГафина, Ю. А., Gafina, Y. A. January 2023 (has links)
Цель работы – разработка, реализация и внедрение системы управления IT-услугами, позволяющей повысить качество и скорость работы технического отдела компании. Объект исследования – класс ITSM-систем, позволяющих управлять работой IT-отдела компании. Методы исследования: анализ и сравнение существующих систем управления IT-услугами; анализ современных средств разработки WEB-приложений; тестирование разрабатываемой системы на реальных пользователях и реальных данных. Результаты работы: разработана система управления IT-услугами (ITSM) для компании по предотвращению магазинных краж. Доказана эффективность внедрения новой системы. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в твёрдой копии. / The goal of the work is to develop, implement and implement an IT service management system that will improve the quality and speed of work of the company’s technical department. The object of study is a class of ITSM systems that allow you to manage the work of a company’s IT department. Research methods: analysis and comparison of existing IT service management systems; analysis of modern WEB application development tools; testing the developed system on real users and real data. Work results: an IT service management (ITSM) system was developed for a shoplifting prevention company. The effectiveness of implementing the new system has been proven. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented in a hard copy.
|
Page generated in 0.0387 seconds