Отрывок: В эту постановку задачи мы интегрируем информацию о движении и внешнем виде посредством комбинации из двух соответствующих показателей. Чтобы включить информацию о движении, мы используем квадратное расстояние Махаланобиса между предсказанными состояниями из фильтра Калмана и вновь прибывшими измерения по следующей формуле: 𝑑(1)(i, j) = (dj − yi) 𝑇 Si −1(dj − yi). В этой формуле мы обозначаем проекцию распределения i-й тре...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Федоров С. Е. | ru |
dc.contributor.author | Никоноров А. В. | ru |
dc.contributor.author | Бибиков С. А. | ru |
dc.contributor.author | Суханов С. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | мультиобьектный трекинг | ru |
dc.coverage.spatial | обработка изображений | ru |
dc.coverage.spatial | глубинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | детектирование объектов | ru |
dc.creator | Федоров С. Е. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911142018 | ru |
dc.identifier.citation | Федоров, С. Е. Разработка нейросетевых алгоритмов учета посетителей в системах видеонаблюдения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. (уровень магистратуры) "Прикладная математика и информатика" / С. Е. Федоров ; рук. работы А. В. Никоноров; рец. С. А. Бибиков ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-. - Самаpа, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Цель работы – разработка нейросетевых алгоритмов учета посетителей в системах видеонаблюдения.Для работы использовался набор видеозаписей с камер наблюдения на входе в помещение, набор видеозаписей с входных дверей автобуса, а также набор видеозаписей, снятых в домашних условиях обычной камерой.В ходе работы были изучены методы классификации при помощи сверточных нейронный сетей, особенности самих нейронных сетей и их сверточных версий, алгоритмы Darkflow YOLO и Deep SORT, особенности программирования на языке Python и параллельного программирования на графическом процессоре, а также разработана программа на языке Python с использованием различных фреймворков, в частности фреймворка Tensorflow, работающего с технологией Nvidia CUDA, реализующая алгоритм подсчета посетителей при помощи видеопотока с камер наблюдения в реальном времени. Была проведена проверка результативности работы компонентов программы и программы в целом, а также проверка ее требовательности к ресурсам системы и работоспособность в режиме | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб) | ru |
dc.title | Разработка нейросетевых алгоритмов учета посетителей в системах видеонаблюдения | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | В эту постановку задачи мы интегрируем информацию о движении и внешнем виде посредством комбинации из двух соответствующих показателей. Чтобы включить информацию о движении, мы используем квадратное расстояние Махаланобиса между предсказанными состояниями из фильтра Калмана и вновь прибывшими измерения по следующей формуле: 𝑑(1)(i, j) = (dj − yi) 𝑇 Si −1(dj − yi). В этой формуле мы обозначаем проекцию распределения i-й тре... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Федоров_Сергей_Евгеньевич_Разработка_нейросетевых_алгоритмов_учета.pdf | 2.3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.