Модуль класифікації об‘єктів на зображенні в інфрачервоному спектрі
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У цьому бакалаврському дипломному проєкті досліджується, як глибинні згорткові нейронні мережі (DCNN) можна використовувати для виявлення об’єктів на зображеннях в інфрачервоному спектрі. Оскільки інфрачервоне світло пропускається краще ніж видиме за певних конкретних погодних умов, на-приклад, у слабкому тумані, такий підхід можна використовувати для наземних і повітряних засобів для коригування маршрутів та збільшення безпеки перевезень.
Для створення моделі та її тренування використовувалися зображення з датасету FLIR. Початковий набір теплових даних FLIR дозволяє розробникам розпочати навчання згорткових нейронних мереж (CNN), для створення ефективніших систем безпілотних транспортних засобів. Створена модель дозволяє розпізнати на інфрачервоних зображеннях такі об’єкти: автомобіль, автобус, вантажівка, людей та велосипеди.
Програмна частина була написана на мові Python3 використовуючи відповідні модулі для створення та навчання нейронних мереж.
Для візуалізації результату роботи моделі використовуються обробленні зображення з обведенням розпізнаних об’єктів на них і позначенням їх класу.
Опис
Ключові слова
згорткова нейронна мережа, convolutional neural network, набір даних, dataset, класифікація, classification, ефективність, efficiency, інфрачервоні зображення, thermal images, архітектура, architecture
Бібліографічний опис
Желепа, В. В. Модуль класифікації об‘єктів на зображенні в інфрачервоному спектрі : дипломний проект … бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Желепа Валентин Валерійович. – Київ, 2023. – 114 с.