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
Дата создания записи 03.07.2024

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

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.

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

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 1

Подробная статистика