С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

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: PDF
Язык: Русский
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: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

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

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 38
За последние 30 дней: 4
Подробная статистика