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: Сегментация изображений дорожной обстановки с использованием нейронных сетей в задаче автономного вождения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.03.06_03 - Мехатроника
Авторы: Исаков Тим Тимурович
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: семантическая сегментация; нейронный сети; автономное вождение; semantic segmentation; neural network; autonomous driving
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/vr19-784
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

Объектом исследования являются алгоритмы сегментации изображений. Целью работы является исследование и реализация алгоритмов сегментации изображений дорожной обстановки в задаче автономного вождения. В работе представлены обзоры методов сегментации, наборов данных для сегментации дорожной обстановки, метрик для оценки качества сегментации. Проведена оценка качества алгоритмов сегментации, выполнен анализ результатов. Сформулированы рекомендации по применению нейросетевых методов в задаче сегментации изображений дорожной обстановки.

The object of the research is image segmentation algorithms. The aim of the work is to study and implement algorithms for the segmentation of images of the road situation in the problem of autonomous driving. The paper presents reviews of segmentation methods, data sets for road segmentation, metrics for assessing the quality of segmentation. The evaluation of the quality of model segmentation was carried out, the results were analyzed. Recommendations on the use of neural network methods of segmentation of road images are formulated.

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

stat Количество обращений: 48
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика