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 PDF
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
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
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

Detailed usage statistics