Details

Title: Исследование нейросетевых подходов в решении задач распознавания номеров и разработка алгоритма для создания аутентичных наборов данных: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.04.01_20 «Проектирование компьютерных систем»
Creators: Кузьмичев Егор Сергеевич
Scientific adviser: Болсуновская Марина Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нейронные сети; Распознавание образов; Алгоритмы; набор данных; обучающая выборка; data set; training sample
UDC: 004.032.26; 004.93'1; 004.421
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1618
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\17003

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

В ходе научно-исследовательской работы проводится исследование и разработка алгоритма создания аутентичных наборов данных для решения задачи распознавания номеров. При решении задач распознавания образов целесообразно использование нейросетевых технологий, но зачастую возникает проблема нехватки данных для формирования полноценной обучающей выборки при распознавании. Разработан алгоритм для создания набора искусственных данных, подходящих для использования в обучения нейронных сетей. В качестве области применения предполагается распознавание номеров железнодорожных вагонов. Создан алгоритм, формирующий набор размеченных для обучения синтетических изображений. Результатом применения алгоритма является набор данных, пригодный для дополнения тренировочной выборки при обучении нейронных сетей в области распознавания номеров железнодорожных вагонов.

In the course of the research work, the research and development of an algorithm for creating authentic data sets for solving the problem of number recognition is carried out. Research and development of an algorithm for creating authentic data sets to solve the problem of number recognition is carried out. When solving recognition problems, it is advisable to use neural network technologies. But there is a problem of lack of data for the formation of a full-fledged training sample during recognition. An algorithm has been developed to create a set of artificial data suitable for use in training neural networks. The recognition of railway car numbers is assumed to be the scope of application. An algorithm has been created that forms a set of synthetic images marked up for training. The result of applying the algorithm is a data set suitable for supplementing the training sample when training neural networks in the field of recognition of railway car numbers.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Список сокращений и терминов
  • Введение
  • Глава 1. Анализ предметной области
    • 1.1. Актуальность
    • 1.2. Общие требования
  • Глава 2. Анализ средств разработки. Постановка требований к ПО
    • 2.1. Техническая задача
    • 2.2. Требования к системе
    • 2.3. Выбор компонентов для реализации
      • 1.
      • 2.
      • 2.1.
      • 2.2.
      • 2.3.
      • 2.3.1. Выбор языка программирования.
      • 2.3.2. Сервис обучения.
      • 2.3.3. Нейронные сети.
  • Глава 3. Разработка модулей
    • 3.1. Решение 1. Программа создания наборов данных на основе имеющихся изображений
      • 3.1.1. Схема работы
      • 3.1.2. Общие особенности
    • 3.2. Решение 2. Программа генерации синтетических наборов данных
      • 3.2.1. Схема работы
      • 3.2.2. Общие особенности
      • 3.2.3. Основы формирования изображения
      • 3.2.4. Предварительная обработка изображения
      • 3.2.5. Загрузка набора данных
    • 3.
    • 3.1.
    • 3.2.
    • 3.3.
    • 3.4. Выводы
  • Глава 4. Тестирование
    • 4.1. Методика тестирования
    • 4.2. YoloV5
    • 4.3. TOOD
    • 4.4. R-CNN
    • 4.5. Выводы
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1.
  • Программа создания наборов данных на основе имеющихся изображений
  • Приложение 2.
  • Программа генерации синтетических наборов данных

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics