Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Объектом исследования в данной работе являются изображения, являющиеся кадрами видеопоследовательности, полученной с бортовой камеры автотранспорта. Целью работы является исследование и сравнение существующих нейросетевых и линейных алгоритмов обнаружения объектов и разработка нового алгоритма, который решает задачу обнаружения с подвижной платформы окружающих объектов. Разработанный алгоритм для решения поставленной задачи использует метод сопоставления особых точек и вычисления оптического потока. Также алгоритм рассчитывает приблизительное расстояние до обнаруженного объекта. В процессе работы разработана и протестирована программная реализация алгоритма на языке С++. Процесс тестирования также включает подсчет количественных метрик оценки качества работы алгоритма: точность, полнота, коэффициент Жаккара.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
- 1.1. История развития компьютерного зрения
- 1.2. Анализ аналогов (системы содействия водителю – ADAS)
- 1.2.1. Система содействия водителю компании Nissan
- 1.2.2. Функция полуавтоматического вождения компании Tesla
- 1.2.3. Беспилотный автомобиль компании Google
- 1.3. Постановка задачи
- 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ ОКРУЖАЮЩИХ ОБЪЕКТОВ
- 2.1. Исследование нейросетевых алгоритмов обнаружения объектов
- 2.1.1. Алгоритм на основе глубокой нейронной сети
- 2.1.2. Алгоритм на основе сети РБФ
- 2.1.3. Инструмент DIGITS
- 2.2. Исследование линейных алгоритмов обнаружения объектов
- 2.2.1. Межкадровая разность
- 2.2.2. Алгоритм на основе SGM
- 2.2.3. Алгоритм HiCoMo
- 2.2.4. Алгоритм сопоставления особых точек
- 2.3. Сравнительный анализ рассмотренных алгоритмов
- 2.4. Разработка собственного алгоритма обнаружения с подвижной платформы окружающих объектов
- 2.1. Исследование нейросетевых алгоритмов обнаружения объектов
- 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА
- 3.1. Выбор языка программирования и инструментальных средств
- 3.2. Разработка структуры программного средства
- 3.2.1. Требования, предъявляемые к программному средству
- 3.2.2. Структура программного средства
- 3.3. Имплементация разработанного алгоритма
- 3.3.1. Классы программного средства
- 3.3.2. Графический интерфейс
- 4. ПРОВЕДЕНИЕ ТЕСТОВЫХ ИСПЫТАНИЙ
- 4.1. Тестирование качества обработки
- 4.2. Программа и методика испытаний
- 4.2.1. Методы испытаний
- 4.2.2. Результаты работы приложения обнаружения окружающих объектов
- 4.2.3. Результаты работы приложения подсчета метрик оценки качества
- 4.3. Доработка по результатам испытаний
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Статистика использования
Количество обращений: 731
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |