Детальная информация

Орлова, Светлана Ринатовна. Исследование и разработка системы технического зрения для обнаружения объектов мобильным роботом на основе глубоких нейронных сетей [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа магистра: 15.04.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.04.06_04 - Робототехника / С. Р. Орлова; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. А. В. Бахшиев ; консультант по нормоконтролю Д. С. Варфоломеев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 5,89 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-3275.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-3275>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-3275-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-3275-r.pdf>.

Дата создания записи: 12.11.2018

Тематика: Нейронные сети; Робототехнические системы; Распознавание образов; мобильные роботы

УДК: 004.032.26; 004.932.75'1

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В настоящее время благодаря развитию техники и науки стало возможным вести разработку транспортных средств различной степени автономности. Также развитие в последние годы алгоритмов машинного обучения позволило поднять на новый уровень методы технического зрения, связанные с классификацией и сегментацией изображений, обнаружением объектов. В выпускной работе исследуются современные методы обнаружения объектов дорожной обстановки, а также проводится экспериментальное исследование, направленное на улучшение качества работы существующих методов. Таким образом, работа носит и теоретический, и прикладной характер, и актуальна для решения задач обнаружения объектов в системах технического зрения мобильных робототехнических средств. В работе рассмотрены современные архитектуры глубоких нейронных сетей, применяющихся в задачах обнаружения объектов на изображениях. Подробно рассмотрены современные программные пакеты моделирования нейронных сетей. Выбраны модели нейронных сетей и алгоритмов обучения. Приведено описание используемых библиотек и средств моделирования. Также было разработано программное обеспечение для интеграции разработанных с применением библиотек TensorFlow и Keras нейросетевых алгоритмов в систему технического зрения. Предложены собственные архитектуры нейронных сетей. Проведено исследование выбранных моделей глубоких нейронных сетей.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 65
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика