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

Ульянов, Владислав Алексеевич

Details

	Table	Card	RUSMARC

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

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
	Internet		Authorized users SPbPU
	Internet		Anonymous

Usage statistics

Access count: 504
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics