За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Розпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2023

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Метою кваліфікаційної роботи є розпізнавання нових класів на зображеннях у штучній нейронній мережі, а саме проектування, навчання та розробка, що дозволять використовувати обробленні зображення для різних систем. У роботі розглядається актуальність розробки рішення по розпізнаванню дорожних знаків за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN, зроблено аналіз проблеми та оглянуті існуючі рішення. Виконано вибір технології розробки та інструментальних засобів, та розроблені рішення за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN. Об’єктом дослідження є штучна нейронна мережа Mask RCNN. Предметом дослідження є розпізнавання дорожніх знаків за допомогою штучної нейронної мережі. Під час виконання кваліфікаційної роботи було проведено навчання нейронної мережі та модифікацію штучної нейронної мережі на існуючих веб-додатках, проаналізовано їх переваги та вдосконалення, а також розроблено новий клас для спрощення процесу пошуку знаків дорожнього руху на зображеннях. Ця розробка моє позитивно вплинути на розвиток автовиробництва електроніки, розвиток камер на певних участках дороги для дослідження порушувачів дорожнього руху

Опис

Ключові слова

розпізнавання об’єктів, розпізнавання зображень, навчання мережі, формування сету зображень

Бібліографічний опис

Поначевний Ю. А. Розпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / Ю. А. Поначевний ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 55 с.

DOI