Details

Title: Разработка нейросетевого алгоритма для классификации и обнаружения объектов подводной среды: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_04 - Автономные роботы
Creators: Власенко Владислав Михайлович
Scientific adviser: Габриель Антон Сергеевич
Other creators: Чупров Сергей Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейросетевые алгоритмы; обнаружение подводных объектов; классификация подводных объектов; neural network algorithms; detection of underwater objects; classification of underwater objects
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 15.03.06
Speciality group (FGOS): 150000 - Машиностроение
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-766
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\1758

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Целью работы является разработка системы технического зрения (СТЗ) для мобильных подводных аппаратов, способную детектировать объекты в сильно изменяющихся условиях подводной среды. В данной работе рассмотрены исследования, направленные на создание системы технического зрения для камер, работающих под водой, а также приведено описание нейронных сетей, их скорость, размер и точность обнаружения для задачи детектирования труб. Результатом работы является обученный детектор, способный различать подводные объекты, оценка точности и устойчивости работы, нахождения его слабых и сильных сторон, а также выработка рекомендация по созданию СТЗ для подобных задач.

The aim of the work is to develop a technical vision system for mobile underwater vehicles capable of detecting objects in changing conditions of the underwater environment. In this paper, we consider studies aimed at creating a vision system for underwater cameras, as well as a description of neural networks, their speed, size, and detection accuracy for the pipe detection task. The result of the work is a trained detector capable of distinguishing underwater objects, assessing the accuracy and stability of the work, finding its strengths and weaknesses, as well as developing a recommendation for creating a technical vision system for such tasks.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 95
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics