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
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)

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

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 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

Usage statistics

stat Access count: 223
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics