Details

Title: Исследование и реализация искусственной нейронной сети для обнаружения и локализации железнодорожных светофоров на изображении: выпускная квалификационная работа бакалавра: 02.03.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.03.03_01 - Информационные системы и базы данных
Creators: Бендесу Курек Владислав Угович
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Other creators: Колосова Ольга Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; сверточные нейронные сети; tensorflow; обнаружение объектов; machine learning; convolutional neural networks; object detection
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.03.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1358
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

Данная работа посвящена реализации искусственной нейронной сети, способная обнаруживать железнодорожные светофоры на изображениях. В первой главе описывается о нейронных сетях, применяющихся для задачи распознавания на изображениях. Вторая глава посвящена обзору архитектур сверточных нейронных сетей и сравнение их эффективности. В третьей главе идет речь о поставленной задаче, а также о технологиях, которые будут использоваться для ее решения. Четвертая глава описывает процесс реализации от формирования выборки до экспорта и тестирования обученной модели. В пятой главе приведены экспериментальные исследования полученной модели.

This paper is devoted to the implementation of an artificial neural network capable of detecting railway traffic lights in images. The first chapter describes neural networks used for image recognition tasks. The second chapter is devoted to a review of the architectures of convolutional neural networks and a comparison of their effectiveness. The third chapter deals with the task and the technologies that will be used to solve it. The fourth chapter describes the implementation process from dataset formation to exporting and testing the trained model. The fifth chapter presents experimental studies of the obtained model.

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

  • 69edc30215707691a6f88f51bde9d2b486e8bd104b98b82bc2a7b8a3a1985ddc.pdf
  • 69edc30215707691a6f88f51bde9d2b486e8bd104b98b82bc2a7b8a3a1985ddc.pdf

Usage statistics

stat Access count: 47
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics