Details
| Title | Обнаружение участников дорожного движения по телевизионному изображению на основе глубокой нейронной сети в задачах автономного вождения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 – Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_04 – Автономные роботы |
|---|---|
| Creators | Комаров Александр |
| Scientific adviser | Бахшиев Александр Валерьевич |
| Other creators | Варфоломеев Д. С. |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | обнаружение объектов ; нейронные сети ; глубокое обучение ; навигация транспортного средства |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 15.03.06 |
| Speciality group (FGOS) | 150000 - Машиностроение |
| Links | Отзыв руководителя ; Рецензия |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-3283 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\55714 |
| Record create date | 11/6/2018 |
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 |
Объектом исследования являются методы и алгоритмы обнаружения объектов на изображениях. Цель работы - разработка методики обнаружения участников дорожного движения на изображении с использованием алгоритмов глубокого обучения. В процессе работы была реализована программа для обнаружения участников дорожного движения и проводились экспериментальные исследования её производительности. В результате исследования была реализована нейронная сеть глубокого обучения по архитектуре TinyYOLO. Сеть обучена несколько раз на различных обучающих наборах. Использованные наборы изображений: COCO, PascalVOC и KITTI. Измерены основные показатели алгоритма для каждого из наборов, такие как точность обнаружения и размер обучающей базы. Эффективность алгоритма определяется скоростью его работы и простотой его реализации. Данное программное решение может применяться для реализации систем навигации беспилотных транспортных средств в условиях движения по городу.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 119
Last 30 days: 0
