Інтелектуальна обробка зображень на автономних підводних апаратах
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 103 с., 38 рис., 19 табл., 44 посиланя, додаток.
Об’єкт дослідження – технології комп’ютерного зору.
Предмет дослідження – інтелектуальна обробка зображень, знятих у підводному середовищі.
Мета роботи – створення інтелектуальної системи, здатної ефективно вирішувати задачу розпізнавання підводних об'єктів при низькій обчислювальній складності.
Результатами дослідження є створення авторської методології, яка включає метод попередньої обробки зображень для зменшення впливу оптичних перешкод у підводному середовищі; метод структурно-параметричного синтезу нейронної мережі для розпізнавання об'єктів на підводних знімках; метод стиснення нейронної мережі для забезпечення роботи в умовах обмеженої потужності та автономності.
Практичне значення роботи полягає в можливості побудови нейронної мережі детектування об’єктів на основі поданої методології та її розміщення на окремому апаратному модулі для автономного підводного апарату, який дозволить йому виконувати прикладні задачі, що базуються на локалізації та класифікації об’єктів інтересу.
Основні положення роботи викладено в роботі В. Синєглазова, М. Савченка і В. Литвиненка "Efficient small and overlapping target detection in underwater images" та представлено на 4th Int. Workshop IT-professionals Artif. Intell. (ProfIT AI 2024) у вересні 2024 року.
Опис
Ключові слова
детектування підводних обʼєктів, автономні підводні апарати, машинне навчання, глибоке навчання, нейронні мережі, yolo, keyword 1, underwater object detection, autonomous underwater vehicles, machine learning, deep learning, neural networks
Бібліографічний опис
Савченко, М. В. Інтелектуальна обробка зображень на автономних підводних апаратах : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Савченко Михайло Володимирович. - Київ, 2024. - 103 с.