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.

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 промышленного менеджмента, экономики и торговли
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: PDF
Language: Russian
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: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

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

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 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

Usage statistics

stat Access count: 45
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics