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 |
---|---|
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 |
Тип файла | |
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 |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 98
За последние 30 дней: 0