Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Лобода Максим Сергеевич
Научный руководитель: Буданов Дмитрий Олегович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2024
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; компьютерное зрение; нейронная сеть; встроенная система; YOLO; machine learning; computer vision; neural network; embedded system
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/3/2024/vr/vr24-3778
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\29230

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

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.

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

Оглавление

  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования

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