Детальная информация

Название Разработка нейросетевого алгоритма для классификации и обнаружения объектов подводной среды: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_04 - Автономные роботы = Development of machine vision systems for classification and detection of objects underwater environment
Авторы Власенко Владислав Михайлович
Научный руководитель Габриель Антон Сергеевич
Другие авторы Чупров Сергей Геннадьевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2019
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика нейросетевые алгоритмы ; обнаружение подводных объектов ; классификация подводных объектов ; neural network algorithms ; detection of underwater objects ; classification of underwater objects
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 15.03.06
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
Ссылки Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-766
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\1758
Дата создания записи 11.09.2019

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Целью работы является разработка системы технического зрения (СТЗ) для мобильных подводных аппаратов, способную детектировать объекты в сильно изменяющихся условиях подводной среды. В данной работе рассмотрены исследования, направленные на создание системы технического зрения для камер, работающих под водой, а также приведено описание нейронных сетей, их скорость, размер и точность обнаружения для задачи детектирования труб. Результатом работы является обученный детектор, способный различать подводные объекты, оценка точности и устойчивости работы, нахождения его слабых и сильных сторон, а также выработка рекомендация по созданию СТЗ для подобных задач.

The aim of the work is to develop a technical vision system for mobile underwater vehicles capable of detecting objects in changing conditions of the underwater environment. In this paper, we consider studies aimed at creating a vision system for underwater cameras, as well as a description of neural networks, their speed, size, and detection accuracy for the pipe detection task. The result of the work is a trained detector capable of distinguishing underwater objects, assessing the accuracy and stability of the work, finding its strengths and weaknesses, as well as developing a recommendation for creating a technical vision system for such tasks.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи
...