Details
| Title | Система распознавания дорожных знаков приоритета 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» |
|---|---|
| Creators | Лобода Максим Сергеевич |
| Scientific adviser | Буданов Дмитрий Олегович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; компьютерное зрение ; нейронная сеть ; встроенная система ; YOLO ; machine learning ; computer vision ; neural network ; embedded system |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 11.03.04 |
| Speciality group (FGOS) | 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-3778 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\29230 |
| Record create date | 7/3/2024 |
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 |
Проведен обзор алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения для решения задачи распознавания дорожных знаков приоритета. Разработан алгоритм распознавания дорожных знаков приоритета с использованием компьютерного зрения и машинного обучения. Проведены обзор и выбор аппаратной базы для реализации системы распознавания дорожных знаков приоритета. Проведены реализация и тестирование программной и аппаратной частей системы распознавания дорожных знаков приоритета. Проведен обзор методов улучшения характеристик (точность и скорость распознавания) разработанной системы.
A survey of computer vision and machine learning algorithms for traffic priority signs recognition has been carried out. An algorithm for recognizing traffic priority signs using computer vision and machine learning has been developed. An overview and selection of the hardware for the implementation of the traffic priority signs recognition system have been carried out. The implementation and testing of the software and hardware parts of the traffic priority signs recognition system have been carried out. A survey of methods for improving the parameters (accuracy and recognition time) of the developed system has been carried out.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Access count: 1
Last 30 days: 0
