Детальная информация

Название Распознавание визуального окружения для автоматизированного позиционирования движущегося объекта: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.01 - Машиностроение ; 15.03.01_12 - Машиностроение: технология виртуального прототипирования/качество и инновации
Авторы Неклюдов Александр Сергеевич
Научный руководитель Орлов Степан Геннадьевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2018
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика мультикоптеры ; беспилотные летательные аппараты ; позиционирование ; нейронные сети
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 15.03.01
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
Ссылки Отзыв руководителя
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-4598
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\57520
Дата создания записи 22.11.2018

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В данной работе рассматривается позиционирование мультикоптеров за счет распознавания визуального окружения. Для работы с визуальным окружением используются нейронные сети. В работе описаны основные принципы работы классических нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, функции активации и методы оптимизации. Описанная в работе нейронная сеть разработана на языке Python с использованием библиотек Tensorflow и Keras.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 72 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика