Система розпізнавання 3D об'єктів за стереоскопічним зображеннями для мобільного робота

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРезніков, Сергій Анатолійович
dc.contributor.authorКовальчук, Роман Сергійович
dc.date.accessioned2023-07-18T09:03:48Z
dc.date.available2023-07-18T09:03:48Z
dc.date.issued2023-06-12
dc.description.abstractДипломний проект охоплює вивчення та розробку системи розпізнавання об'єктів в робототехніці на основі використання стереокамери та нейронних мереж. Було розглянуто проблематику розпізнавання в робототехніці, зокрема, розглядаються основні технології розпізнавання та технічні засоби у Computer Vision, на основі яких обрано апаратну частину. Досліджено нейронні мережі та їх використання для розпізнавання об'єктів, з акцентом на аналіз 3D даних та опис процесу вибору і адаптації архітектури нейронної мережі для розпізнавання 3D об'єктів на основі RGB та глибини. За даною архітектурою розроблено нейронну мережу, яку натренувано та випробувано для поставленої задачі. Проведений експеримент з метою порівняти вплив даних про глибину на точність розпізнавання нейронною мережею. Останнім пунктом, описана розробка системи для розпізнавання об’єктів, яка інтегрує навчену нейронну модель для роботи з обраною стереокамерою в єдиний застосунок. В результаті проекту було створено ефективну систему розпізнавання об'єктів для робототехніки, яка поєднує сучасні техніки комп'ютерного зору та нейронних мереж.uk
dc.description.abstractotherThe Bachelor's thesis covers the study and development of an object recognition system in robotics based on the use of a stereo camera and neural networks. The issues of recognition in robotics were considered, in particular, the main recognition technologies and technical means in Computer Vision were discussed, based on which the hardware part was chosen. Neural networks and their use for object recognition were explored, with an emphasis on analyzing 3D data and describing the process of selecting and adapting the architecture of the neural network for recognizing 3D objects based on RGB and depth. According to this architecture, a neural network was developed, trained, and tested for the set task. An experiment was conducted to compare the influence of depth data on the accuracy of recognition by a neural network. The final point describes the development of a system for object recognition, which integrates the trained neural model to work with the chosen stereo camera into a single application. As a result of the project, an effective object recognition system for robotics was created, which combines modern techniques of computer vision and neural networks.uk
dc.format.extent73 с.uk
dc.identifier.citationКовальчук, Р. С. Система розпізнавання 3D об’єктів за стереоскопічним зображеннями для мобільного робота : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Ковальчук Роман Сергійович. – Київ, 2023. – 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58212
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистемаuk
dc.subjectзастосунокuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectстереокамераuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subject.udc004.932.72'1uk
dc.titleСистема розпізнавання 3D об'єктів за стереоскопічним зображеннями для мобільного роботаuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kovalchuk_bakalavr.pdf
Розмір:
1.79 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи