Details

Title: Разработка алгоритма распознавания людей в автоматизированной системе видеонаблюдения на основе глубоких нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 – Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 – Мехатроника
Creators: Ульянов Владислав Алексеевич
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: нейронные сети; глубокое обучение; классификация; VGG-16; Faster R-CNN
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 15.03.06
Speciality group (FGOS): 150000 - Машиностроение
Links: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-3302
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

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

Объектом исследования являются архитектуры нейронных сетей, используемые для распознавания людей на изображениях в условиях применения в системе видеонаблюдения. Цель работы – разработка алгоритма для распознавания людей на изображениях на основе глубоких нейронных сетей. В процессе работы разработан классификатор на основе глубокой нейронной сети, позволяющий распознавать людей на изображениях с высокой точностью. Разработан модуль для интеграции классификатора в существующую систему видеонаблюдения. Результаты настоящей работы могут быть использованы при разработке различных систем технического зрения.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 127
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics