Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка системы автоматического распознавания морских знаков для навигации надводного беспилотного судна». Данная работа посвящена разработке системы распознавания и интерпретации морских знаков в режиме реального времени с использованием алгоритмов машинного обучения. В ходе разработки системы решались следующие задачи: 1. Изучение основ судовой навигации по плавучим морским знакам 2. Анализ существующих средств обнаружения объектов на изображениях, выбор наилучшей модели и обоснование целесообразности её использования в беспилотных системах для распознавания плавучих знаков в реальном времени 3. Разработка и тестирование системы распознавания морских знаков, анализ полученных результатов 4. Интерпретация результатов распознавания и построение на их основе навигационной модели следования судна для ситуаций захода в порт или выхода в открытое море. В процессе разработки была использована модель глубокого YOLO_v4. Разработан алгоритм работы системы распознавания, осуществлено тестирование системы на видео и приведён пример построения навигационной модели следования судна. Произведена оценка целесообразности использования разработанной системы для автоматической навигации беспилотных надводных судов, а также как в качестве дополнительной рекомендательной системы на кораблях с экипажем.

The subject of the graduate qualification work: "Development of a system for automatic recognition of sea signs for navigation of a surface unmanned vessel". This work is devoted to development of a system for recognition and interpretation of marine signs in real time using machine learning algorithms. During the development of the system, the following tasks were solved: 1. Study of the basics of ship navigation by floating sea signs 2. Analysis of the existing means of detecting objects on images, selection of the best model and justification of the feasibility of its use in unmanned systems for the recognition of floating signs in real time 3. Development and testing of the marine sign recognition system, analysis of the results obtained 4. Interpretation of the recognition results and building on their basis a navigation model of the ship's route for situations of port entry or exit to the open sea. During the development process, the YOLO_v4 deep learning model was used. The algorithm of the recognition system operation was developed, the system was tested on video, and an example of building a navigation model of the vessel's route was given. The feasibility of using the developed system for automatic navigation of unmanned surface vessels, as well as the additional recommendation system on ships with a crew, was evaluated.