Details

Title: Автоматизированный подсчет объектов на изображении с использованием технологии глубокого обучения: магистерская диссертация: 09.04.03
Creators: Егоров Артем Тимурович
Scientific adviser: Щукин Александр Валентинович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нейронные сети; Автоматизированные системы управления технологическими процессами; компьютерное зрение; машинное обучение; глубокое обучение
UDC: 004.032.26(043.3); 004.93(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.03
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-1912
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read Download (4.4 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема работы относится к компьютерному зрению. В магистерской диссертации поставлена задача разработки методики автоматизированного подсчета объектов на изображении и реализации этой методики на примере подсчета сигаретных фильтров. Входными данными для реализуемой системы являются фотографии паллет на производстве сигарет, выполняемые сотрудниками фабрики на мобильные телефоны. В работе рассматривается предметная область глубокого обучения и на основе полученных знаний реализуется глубокая нейронная сеть. Проводится тестирование множества конфигураций нейронных сетей, для выявления сети показывающей наибольшую точность. Работа имеет следующую структуру: вводный раздел, четыре основные главы и заключительная часть. Актуальность работы раскрыта в вводном разделе, где также описаны основная цель и поставленные задачи. В первой главе проводится обзор предметной области. Во второй обзор библиотек глубокого обучения и выбор библиотеки для дальнейшей работы. В третьей главе приведено описание исходных данных, также описан процесс обучения нейронной сети. В четвертой главе приводятся результаты тестирования системы. Основные результаты по работе приводятся в заключении.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 1367
Last 30 days: 23
Detailed usage statistics