Робототехнічна система визначення характеристик об’єктів по зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКорнага, Я. І.
dc.contributor.authorГаврилюк, Юрій Олексійович
dc.date.accessioned2020-02-17T10:50:06Z
dc.date.available2020-02-17T10:50:06Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenExamines the problem of object recognition by a mobile robot equipped with one camera without additional sensors. The basic properties of such a robotic system are determined. Developed system obtain a 3D object model and its keypoints from an image based on a cascade of two neural networks is considered, one of which provides realtime anchor points of the object using a convolutional neural network and the other estimates the parameters of the 3D scene in the image. The resulting 3D model is applied in the linear object size estimation method, which is implemented by dividing the 3D model into simple components. Keywords: 3D vision, single image 3D reconstruction, viewpoint estimation, keypoint estimation, wireframe modeling, neural network. Explanatory note size – 97 pages, contains 14 illustrations, 23 tables, 2 applications.uk
dc.description.abstractukУ роботі розглянуто проблему розпізнавання об’єктів мобільним роботом, оснащеним однією камерою без додаткових датчиків, показано основні особливості існуючих рішень проблеми, їх переваги та недоліки. Розроблено таку систему, що надає можливість отримання сіткової тривимірної моделі об’єкта та його ключових точок з зображення на основі каскаду двох нейромереж, одна з яких передбачає опорні точки об’єкту у режимі реального часу з використанням згорткової нейронної мережі, а інша оцінює параметри тривимірної сцени на зображенні. Отримана тривимірна модель застосована в методі оцінки лінійних розмірів об’єкту розпізнавання, що реалізований на основі поділу тривимірної моделі на прості компоненти. Дана система може бути використана в робототехнічних системах. Дозволяє зменшити кількість датчиків в роботах. Ключові слова: тривимірний зір, тримірна реконструкція з зображення, знаходження точки огляду, знаходження опорних точок, сіткова модель, нейромережа. Розмір пояснювальної записки – 97 аркушів, містить 14 ілюстрацій, 23 таблиці, 2 додатки.uk
dc.format.page97 с.uk
dc.identifier.citationГаврилюк, Ю. О. Робототехнічна система визначення характеристик об’єктів по зображеннях : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Гаврилюк Юрій Олексійович. – Київ, 2019. – 97 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31673
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ Ім. Ігоря Сiкорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейромережаuk
dc.subjectсіткова модельuk
dc.subjectтримірна реконстривимірний зіртрукція з зображенняuk
dc.subjectзнаходження точки оглядуuk
dc.subjectзнаходження опорних точокuk
dc.subjectwireframe modelinguk
dc.subject3D visionuk
dc.subjectsingle image 3D reconstructionuk
dc.subjectviewpoint estimationuk
dc.subjectkeypoint estimationuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleРобототехнічна система визначення характеристик об’єктів по зображенняхuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи