Details
Title | Применение свёрточных нейронных сетей для обнаружения объектов на видео с борта летательного аппарата: выпускная квалификационная работа бакалавра: 11.03.01 - Радиотехника ; 11.03.01_01 - Радиотехнические средства передачи, приема и обработки сигналов |
---|---|
Creators | Крылов Станислав Сергеевич |
Scientific adviser | Павлов Виталий Александрович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций |
Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | обнаружение ; сопровождение ; классификация ; компьютерное зрение |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 11.03.01 |
Speciality group (FGOS) | 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи |
Links | Отзыв руководителя |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-5718 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\58102 |
Record create date | 11/27/2018 |
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 настоящей работе рассмотрены классические и нейросетевые подходы обработки изображений в задаче обнаружения и классификации объектов в видеопоследовательности с борта беспилотного летательного аппарата. На основе анализа рассмотренных подходов выбрана архитектура, наиболее подходящая для распознавания мелкомасштабных объектов заданного типа в режиме реального времени – YOLO2. Собран и размечен репрезентативный набор данных, который был использован для обучения выбранного детектора. Получена модель YOLO2 позволяющая различать автомобили, самолёты, вертолёты, корабли и здания с удовлетворительной точностью классификации и локализации.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- СОДЕРЖАНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ
- 1.1 Детектор Виолы-Джонса
- 1.2 Детектор Далала-Триггса
- 1.3 DPM
- 1.4 Семейство R-CNN
- 1.4.1 Fast R-CNN
- 1.4.2 Faster R-CNN
- 1.4.3 Mask R-CNN
- 1.4.4 PVANet
- 1.5 YOLO
- 1.6 Single Shot MultiBox Detector (SSD)
- 1.7 YOLO2
- 1.8 Метрики в задачах компьютерного зрения
- ГЛАВА 2. ВЫБОР АЛГОРИТМА
- ГЛАВА 3. ЭКПЕРЕМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
- 3.1. ОБУЧЕНИЕ
- 3.2 ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- Список литературы
Access count: 261
Last 30 days: 0