Детальная информация

Сахаров, Дмитрий Дмитриевич. Применение сверточной нейронной сети для определения по видеоизображению свободного пути перед локомотивом [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_09 - Разработка программного обеспечения / Д. Д. Сахаров; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. С. А. Молодяков. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 8,60 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-1388.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-1388>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1388-o.pdf>.

Дата создания записи: 26.10.2018

Тематика: сверточные нейронные сети; машинное зрение; машинное обучение; распознавание образов; OpenCV

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (8,6 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Бакалаврская работа посвящена разработке программного обеспечения для решения задачи определения свободного пути перед локомотивом используя сверточные нейронные сети. В рамках данной работы были рассмотрены и изучены различные методы машинного зрения для распознавания образов, машинного обучения, принципы построения сверточных нейронных сетей, а также средства их реализации. Результатом данной работы является полностью функционирующий программный продукт, позволяющий определять свободный путь перед локомотивом используя сверточные нейронные сети.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ФБ СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Оглавление

  • Список рисунков
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Задача определения свободного пути при автопилотировании поездов. Автопилотирование автомобилей.
  • 2. Рассмотрение методов компьютерного зрения и машинного обучения в задачах распознавания изображений типа железной дороги.
    • 2.1 Бинаризация по порогу
      • 2.1.1. Математическая морфология
    • 2.2 Фильтрация
    • 2.3 Сегментация
    • 2.4 Сверточные нейронные сети
  • 3. Разработка алгоритма определения свободного пути с применением сверточной нейронной сети. Построение dataset, определение features и обучение нейронной сети.
    • 3.1. Описание алгоритма
    • 3.2. Обучение сверточной нейронной сети
  • 4. Разработка ПО
    • 4.1. Python 3.5.2
    • 4.2. OpenCV
    • 4.3. Keras и Tensorflow
    • 4.4 Описание ПО
  • 5. Тестирование и результаты обработки видео
  • Заключение
  • Список литературы
  • ПРИЛОЖЕНИЕ A
  • ПРИЛОЖЕНИЕ B

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 150
За последние 30 дней: 44
Подробная статистика