Details
Title | Разработка алгоритмов и программного обеспечения цифровой обработки изображений для классификации транспортных средств с целью обнаружения нарушений правил дорожного движения: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.04.01_18 - Встраиваемые системы управления |
---|---|
Creators | Ракова Валерия Владимировна |
Scientific adviser | Болсуновская Марина Владимировна |
Other creators | Новопашенный Андрей Гелиевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | Алгоритмы ; Изображения ; Нейронные сети ; Транспортные средства |
UDC | 004.421 ; 004.032.26 |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 09.04.01 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Links | Отзыв руководителя ; Рецензия |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-4620 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\56585 |
Record create date | 11/13/2018 |
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 |
В данной работе рассмотрены методы, позволяющие детектировать транспортные средства, а также классифицировать их. Даны общие понятия методов обработки изображений, таких как алгоритмы прослеживания контура, поиск по шаблонам, ключевые точки, методы машинного обучения. Проведен анализ методов на предмет их использования в задаче обнаружения транспортных средств. Изучены нейросетевые подходы к решению данной задачи. Исследованы и обучены конкретные примеры нейронных сетей. Разработан алгоритм для связи класса транспортного средства с его регистрационным знаком.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 604
Last 30 days: 0