Детальная информация

Название Распознавание объектов в видеопоследовательности с камеры БПЛА при помощи нейронной сети CLIP: выпускная квалификационная работа магистра: направление 15.04.06 «Мехатроника и робототехника» ; образовательная программа 15.04.06_04 «Робототехника»
Авторы Билицкий Владислав Валерьевич
Научный руководитель Станкевич Лев Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2024
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика БПЛА; машинное обучение; CLIP; набор данных; метрики качества; UAV; machine learning; dataset; quality metrics
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 15.04.06
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-6254
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\33012
Дата создания записи 28.08.2024

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Целью работы является разработка алгоритма по сопровождению объекта интереса с использованием модели CLIP. Задачей алгоритма является достоверное распознавание описанного при помощи текста объекта и дальнейшее его сопровождение. Был проведён поиск наборов данных, которые содержат видеопоследовательности, снятые с БПЛА. В работе разработаны и исследованы различные модели и алгоритмы, разработанные для отслеживания объекта. Произведён анализ модели CLIP, разобран используемый набор данных, а также реализованы подходящие метрики для определения качества разработанного алгоритма. Приведены примеры работы алгоритма, с подробным описанием каждого шага.

The goal of the work is to develop an algorithm for tracking an object of interest using the CLIP model. The task of the algorithm is to reliably recognize an object described using text and further track it. A search was conducted for datasets that contain video sequences taken from UAVs. The work developed and investigated various models and algorithms designed for object tracking. An analysis of the CLIP model was performed, the dataset used was disassembled, and appropriate metrics were implemented to determine the quality of the developed algorithm. Examples of the algorithms work are given, with a detailed description of each step.

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

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика