Details

Title: Распознавание объектов дорожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных»
Creators: Данилова Александра Дмитриевна
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: искусственные нейронные сети; улучшение качества изображений; повышение разрешения; обнаружение объектов; туман; artificial neural networks; image quality improvement; super-resolution; object detection; fog
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 02.03.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2691
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19626

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Распознавание объектов до­рожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений». В данной работе рассмотрены методы повышения видимости на изобра­жениях с дорожной обстановкой в условиях тумана. Выполнен обзор подходов, решающих данную задачу. На основе произведенного предварительного тестирова­ния выбрана и модифицирована предназначенная для решения задачи повышения разрешения изображений искусственная нейронная сеть с целью проведения по­следующего тестирования и сравнительного экспериментального исследования по распознаванию объектов дорожного движения.

The subject of the graduate qualification work is «Recognition of traffic objects in images in haze conditions by improving image quality». This work discusses methods to increase visibility on the foggy road images. The overview of approaches that solve this problem is carried out. An artificial neural network, that is designed to solve the problem of image resolution enhancement, was selected and modified based on the preliminary testing. The further testing and comparative experimental research on the traffic object recognition was performed.

Document access rights

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

Table of Contents

  • Распознавание объектов дорожной обстановки на изображениях в условиях тумана с помощью улучшения качества изображений
    • Введение
    • 1. Обзор подходов для повышения видимости на изображении в дорожной обстановке в условиях тумана
    • 2. Обзор существующих архитектур искусственных нейронных сетей, применяющихся для повышения разрешения изображений
    • 3. Разработка модели для повышения качества изображения
    • 4. Практическая реализация модели искусственной нейронной сети
    • 5. Тестирование и экспериментальное исследование
    • Заключение
    • Список сокращений и условных обозначений
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Исходный код

Usage statistics

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