Детальная информация

Неклюдов, Александр Сергеевич. Распознавание визуального окружения для автоматизированного позиционирования движущегося объекта [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.01 - Машиностроение ; 15.03.01_12 - Машиностроение: технология виртуального прототипирования/качество и инновации / А. С. Неклюдов; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. С. Г. Орлов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,19 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/v18-4598.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-4598>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-4598-o.pdf>.

Дата создания записи: 22.11.2018

Тематика: мультикоптеры; беспилотные летательные аппараты; позиционирование; нейронные сети

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Локальная сеть ИБК СПбПУ

Аннотация

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.

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: 50
За последние 30 дней: 3
Подробная статистика