| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
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 |
|
|||
| Интернет | Все |
|
Статистика использования документа
|
|
Количество обращений: 50
За последние 30 дней: 3 Подробная статистика |