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
Level of education: Bachelor
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)
Record key: RU\SPSTU\edoc\57586

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
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 225
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics