Детальная информация

Бабкин, Никита Андреевич. Применение нейронных сетей для обнаружения случаев нарушения правил ношения спецодежды на производстве [Электронный ресурс] = Application of neural networks to the detection of cases of violation of the rules for wearing uniforms at work: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 - Мехатроника / Н. А. Бабкин; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. А. С. Габриель ; консультант по нормоконтролю С. Г. Чупров. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 13,8 Мб). — Санкт-Петербург, 2019. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/vr19-780.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-780>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-780-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-780-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-780-a.pdf>.

Дата создания записи: 11.09.2019

Тематика: сверточная нейронная сеть; распознавание объектов; системы видеонаблюдения; convolutional neural network; recognition of objects; video security system

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (13,8 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объектом исследования является модель сверточной нейронной сети обнаружения объектов YOLO. Целью исследовательской работы является разработка модели нейронной сети для решения задачи обнаружения нарушений ношения униформы. В работе рассмотрены схожие возможности реализации решения поставленной задачи, проведены эксперименты обучения и предложены способы ускорения выполнения поставленной задачи.

The object of the research is the convolutional neural network YOLO model for object detection. The aim of the research is to develop a neural network model for solving the problem of detecting violations of wearing uniform. In the work, similar possibilities of implementing the solution of the task are considered, training experiments are conducted and ways to accelerate the implementation of the task are proposed.

Права на использование объекта хранения

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

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1Аналитический обзор
  • 1.1 Нейросетевая платформа DarkNet
  • 1.2 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLO
  • 1.3 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLOv2
  • 1.4 Нейронная сеть для обнаружения объектов Tiny YOLO
  • 1.5 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLOv3
  • 1.6 Нейронная сеть для обнаружения объектов R-CNN
  • 1.7 Нейронная сеть для обнаружения объектов Fast R-CNN
  • 1.8 Нейронная сеть для обнаружения объектов RetinaNet
  • 1.9 Выводы по разделу
  • Математическое описание
  • 2.1 Искусственный нейрон
  • 2.2 Сверточные нейронные сети
  • 2.3 Особенности нейронной сети для обнаружения объектов YOLO
  • 2.4 Выводы по разделу
  • Описание программной части
  • 3.1 Используемые библиотеки
  • 3.2 Разметчик изображений LabelImg
  • 3.3 Библиотека технического зрения OpenCV
  • 3.4 Архитектура параллельных вычислений CUDA
  • 3.5 Библиотека для нейронных сетей cuDNN
  • 3.6 Выводы по разделу
  • Описание экспериментов
  • 4.1 Выбор и разметка набора данных
  • 4.2 Подготовка исходных файлов конфигурации
  • 4.3 Обработка исходных данных и разметка классами
  • 4.4 Обучение нейронной сети на подготовленном наборе данных
  • 4.5 Выводы по разделу
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 16
За последние 30 дней: 4
Подробная статистика