Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61132
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorАксёнов, Сергей Владимировичru
dc.contributor.authorСергеева, Наталья Дмитриевнаru
dc.date.accessioned2020-06-12T12:37:10Z-
dc.date.available2020-06-12T12:37:10Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationСергеева Н. Д. Алгоритм локализации сельскохозяйственных растений в течение вегетативного периода на изображении : магистерская диссертация / Н. Д. Сергеева ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2020.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/61132-
dc.description.abstractРабота посвящена разработке алгоритма локализации на изображении сельскохозяйственных растений на разных стадиях вегетативного роста. Особенностью задачи является требование к получению результата обработки изображения в виде координат структурных центров растений, обозначенных розетками побегов. В связи с этим задача была интерпретирована как задача детекции ключевых точек нескольких объектов на изображении. Решение задачи разделено на два этапа: разработка общего алгоритма для детекции ключевых точек на изображении и его реализация на имеющемся датасете. Алгоритм основан на использовании методов глубокого обучения и классических техник компьютерного зрения.ru
dc.description.abstractThe work is devoted to the development of an algorithm of localization on the image for agricultural plants at different stages of vegetative growth. The specificity of the task was the requirement to obtain coordinates of the plants structural centers, indicated by sprout rosettes. In this regard, the problem was interpreted as the multi-object keypoints detection. The solution was divided into two stages: the development of a general algorithm for the keypoints detection and its implementation on the existing dataset. The algorithm is based on the deep learning methods and classical computer vision techniques.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.subjectдетекция ключевых точекru
dc.subjectраспознавание объектовru
dc.subjectсегментация изображенийru
dc.subjectсверточные нейронные сетиru
dc.subjectвзвешенное расстояние хаусдорфаru
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectkeypoint detectionen
dc.subjectobject recognitionen
dc.subjectimage segmentationen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectweighted hausdorff distanceen
dc.titleАлгоритм локализации сельскохозяйственных растений в течение вегетативного периода на изображенииru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ)-
local.institut7950-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk09.04.04-
local.thesis.levelМагистрru
local.thesis.disciplineПрограммная инженерия-
local.local-vkr-id764438-
local.vkr-id43942-
local.stud-group8ПМ8И-
local.lichnost-id167892-
local.thesis.level-id3-
local.tutor-lichnost-id114532-
dc.subject.udc004.415.2:004.421:631.5-
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU932533.pdf3,81 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.