Детальная информация

Смирнов, Арсений Игоревич. Визуальное распознавание движущихся (летящих) объектов на основе алгоритма быстрой обработки видеопотока [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.01 - Машиностроение ; 15.03.01_12 - Машиностроение: технология виртуального прототипирования/качество и инновации / А. И. Смирнов; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. С. Г. Орлов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,20 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/v18-4604.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-4604>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-4604-o.pdf>.

Дата создания записи: 22.11.2018

Тематика: мультикоптеры; беспилотные летательные аппараты; визуальное распознавание; нейронные сети

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (1,2 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Увеличение диапазона использования беспилотных летательных аппаратов привело к необходимости их автономного распознавания аппаратными и программными средствами. В данной работе рассматривается один из вариантов реализации визуального распознавания летательных объектов с иcпользованием нейронных сетей. В работе предоставлен краткий обзор современной литературы, в которой описаны основные принципы работы различных типов нейронных сетей, архитектур, а также функции активации и методы оптимизации. Описанная в работе нейронная сеть разработана на языке программирования Python с использованием библиотек Tensorflow и OpenCV.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 137
За последние 30 дней: 10
Подробная статистика