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
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 15.03.06
Speciality group (FGOS) 150000 - Машиностроение
Links Отзыв руководителя; Рецензия
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-3302
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\56994
Record create date 11/16/2018

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 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.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 504 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics