Details
Title | Применение нейронных сетей для обнаружения случаев нарушения правил ношения спецодежды на производстве: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 - Мехатроника |
---|---|
Creators | Бабкин Никита Андреевич |
Scientific adviser | Габриель Антон Сергеевич |
Other creators | Чупров Сергей Геннадьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта |
Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | сверточная нейронная сеть ; распознавание объектов ; системы видеонаблюдения ; convolutional neural network ; recognition of objects ; video security system |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 15.03.06 |
Speciality group (FGOS) | 150000 - Машиностроение |
Links | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-780 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\1779 |
Record create date | 9/11/2019 |
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 |
Объектом исследования является модель сверточной нейронной сети обнаружения объектов YOLO. Целью исследовательской работы является разработка модели нейронной сети для решения задачи обнаружения нарушений ношения униформы. В работе рассмотрены схожие возможности реализации решения поставленной задачи, проведены эксперименты обучения и предложены способы ускорения выполнения поставленной задачи.
The object of the research is the convolutional neural network YOLO model for object detection. The aim of the research is to develop a neural network model for solving the problem of detecting violations of wearing uniform. In the work, similar possibilities of implementing the solution of the task are considered, training experiments are conducted and ways to accelerate the implementation of the task are proposed.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- ВВЕДЕНИЕ
- 1Аналитический обзор
- 1.1 Нейросетевая платформа DarkNet
- 1.2 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLO
- 1.3 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLOv2
- 1.4 Нейронная сеть для обнаружения объектов Tiny YOLO
- 1.5 Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLOv3
- 1.6 Нейронная сеть для обнаружения объектов R-CNN
- 1.7 Нейронная сеть для обнаружения объектов Fast R-CNN
- 1.8 Нейронная сеть для обнаружения объектов RetinaNet
- 1.9 Выводы по разделу
- Математическое описание
- 2.1 Искусственный нейрон
- 2.2 Сверточные нейронные сети
- 2.3 Особенности нейронной сети для обнаружения объектов YOLO
- 2.4 Выводы по разделу
- Описание программной части
- 3.1 Используемые библиотеки
- 3.2 Разметчик изображений LabelImg
- 3.3 Библиотека технического зрения OpenCV
- 3.4 Архитектура параллельных вычислений CUDA
- 3.5 Библиотека для нейронных сетей cuDNN
- 3.6 Выводы по разделу
- Описание экспериментов
- 4.1 Выбор и разметка набора данных
- 4.2 Подготовка исходных файлов конфигурации
- 4.3 Обработка исходных данных и разметка классами
- 4.4 Обучение нейронной сети на подготовленном наборе данных
- 4.5 Выводы по разделу
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Access count: 75
Last 30 days: 1