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
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

Количество обращений: 98 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика