Details

Title: Визуальное распознавание движущихся (летящих) объектов на основе алгоритма быстрой обработки видеопотока: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.01 - Машиностроение ; 15.03.01_12 - Машиностроение: технология виртуального прототипирования/качество и инновации
Creators: Смирнов Арсений Игоревич
Scientific adviser: Орлов Степан Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: мультикоптеры; беспилотные летательные аппараты; визуальное распознавание; нейронные сети
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 15.03.01
Speciality group (FGOS): 150000 - Машиностроение
Links: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-4604
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

Увеличение диапазона использования беспилотных летательных аппаратов привело к необходимости их автономного распознавания аппаратными и программными средствами. В данной работе рассматривается один из вариантов реализации визуального распознавания летательных объектов с иcпользованием нейронных сетей. В работе предоставлен краткий обзор современной литературы, в которой описаны основные принципы работы различных типов нейронных сетей, архитектур, а также функции активации и методы оптимизации. Описанная в работе нейронная сеть разработана на языке программирования Python с использованием библиотек Tensorflow и OpenCV.

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: 94
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics