Детальная информация

Название: Система распознавания запрещающих дорожных знаков с использованием компьютерного зрения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.04 «Электроника и наноэлектроника» ; образовательная программа 11.03.04_03 «Интегральная электроника и наноэлектроника»
Авторы: Ершов Илья Александрович
Научный руководитель: Буданов Дмитрий Олегович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: компьютерное зрение; машинное обучение; метод градиентного спуска; computer vision; machine learning; gradient descent algorithm
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 11.03.04
Группа специальностей ФГОС: 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2603
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18575

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

Объект исследования – системы компьютерного зрения. Цель работы – разработка системы компьютерного зрения для распознавания запрещающих дорожных знаков, соответствующих требованиям венской конвенции о дорожном движении. В работе рассмотрены существующие алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения. Разработано программное обеспечение системы распознавания запрещающих дорожных знаков, состоящее из детектора и классификатора. Рассмотрены средства вычислительной техники, подходящие для использования их в качестве основы для бортовой системы компьютерного зрения и в качестве ускорителей вычислений. Разработанное программное обеспечение развернуто и протестировано на предлагаемом аппаратном обеспечении. Определены основные параметры разработанной системы. Проведен анализ полученных результатов. Предложены методы увеличения производительности разработанной системы распознавания запрещающих дорожных знаков.

The object of the graduate qualification work is computer vision systems. The subject of the graduate qualification work is the development a computer vision system for recognizing prohibitory traffic signs that comply with the requirements of the Vienna Convention on Road Signs and Signals. In this work existing computer vision and machine learning algorithms were considered. Prohibitory road signs detector and classifier software were developed. Hardware devices suitable for use as a basis for an onboard computer vision system and as computational accelerators were surveyed. The developed software was deployed and tested on the proposed hardware. The main parameters of the developed system were determined. The analysis of the obtained results was carried out. Methods for increasing the performance of the developed prohibitory traffic signs recognition system were proposed.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика