Детальная информация

Название: Распознавание объектов дорожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных»
Авторы: Данилова Александра Дмитриевна
Научный руководитель: Пак Вадим Геннадьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: искусственные нейронные сети; улучшение качества изображений; повышение разрешения; обнаружение объектов; туман; artificial neural networks; image quality improvement; super-resolution; object detection; fog
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 02.03.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2691
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19626

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Распознавание объектов до­рожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений». В данной работе рассмотрены методы повышения видимости на изобра­жениях с дорожной обстановкой в условиях тумана. Выполнен обзор подходов, решающих данную задачу. На основе произведенного предварительного тестирова­ния выбрана и модифицирована предназначенная для решения задачи повышения разрешения изображений искусственная нейронная сеть с целью проведения по­следующего тестирования и сравнительного экспериментального исследования по распознаванию объектов дорожного движения.

The subject of the graduate qualification work is «Recognition of traffic objects in images in haze conditions by improving image quality». This work discusses methods to increase visibility on the foggy road images. The overview of approaches that solve this problem is carried out. An artificial neural network, that is designed to solve the problem of image resolution enhancement, was selected and modified based on the preliminary testing. The further testing and comparative experimental research on the traffic object recognition was performed.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Распознавание объектов дорожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений
    • Введение
    • 1. Обзор подходов для повышения видимости на изображении в дорожной обстановке в условиях тумана
    • 2. Обзор существующих архитектур искусственных нейронных сетей, применяющихся для повышения разрешения изображений
    • 3. Разработка модели для повышения качества изображения
    • 4. Практическая реализация модели искусственной нейронной сети
    • 5. Тестирование и экспериментальное исследование
    • Заключение
    • Список сокращений и условных обозначений
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Исходный код

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика