Отрывок: Это сработало так, потому что наши воспринимаемые поля были равны 3, и мы использовали дополнение нулями 1. Если бы его не было, то выходной объём имел бы пространственное измерение только 3, потому что это такое количество нейронов, которые бы поместились по первоначальному входу. В общем случае, установка дополнения нулями будет , когда шаг , что гарантирует, что входной и выходной объёмы будут иметь оди...
Название : | Разработка алгоритмов детектирования атипичного поведения в системах видеонаблюдения |
Авторы/Редакторы : | Шустанов А. В. Якимов П. Ю. Кузнецов А. В. Суханов С. В. Министерство образования и науки Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2018 |
Библиографическое описание : | Шустанов, А. В. Разработка алгоритмов детектирования атипичного поведения в системах видеонаблюдения : вып. квалификац. работа по направлению подготовки "Прикладная математика и информатика" (уровень магистратуры) магистерская программа / А. В. Шустанов ; рук. работы П. Ю. Якимов; нормоконтролер С. В. Суханов; рец. А. В. Кузнецов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т. - Самаpа, 2018. - on-line |
Аннотация : | Объектом исследования являются методы локализации иотслеживания движения объектов, методы детектирования атипичного поведения людей в помещении по видеопотоку со стационарной камеры.Цели работы: 1. Исследование и реализации методов локализации объектов на видео. 2. Исследование и реализация методов отслеживания движения объектов на видео. 3. Разработка методов детектирования атипичного поведения. 4. Разработка автоматизированной системы обработки данных, полученных с камер системы видеонаблюдения для помощи сотрудника безопасности, наблюдающего за видеопотоками с этих камер.В результате работы была разработана автоматизированная система, анализирующая входные потоки с набора камер системы видеонаблюденияна предмет наличия атипичного поведения. В работе приведены оценки качества и скорости работы разработанных методов и системы. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911141019 |
Ключевые слова: | атипичное поведение сверточные нейронные сети системы машинного обучения системы видеонаблюдения TENSORFLOW GPU трекинг |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Шустанов_Александр_Викторович_Разработка_алгоритмов_детектирования_атипичного.pdf | 4.29 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.