содержание
Введение 5
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ 9
1.1 Обзор существующих методов реализаций систем помощи водителю 9
1.1.1 Оптические средства СПВ 10
1.1.2 Радарные средства СПВ 14
1.2 Аналитический обзор средств машинного зрения в рамках СПВ 19
1.3 Обзор существующих моделей машинного зрения 32
1.3.1 Сеть MobileNetv2 38
1.3.2Сети семейства Yolov4 42
1.4 Алгоритмы построения трехмерных карт 47
1.5 Постановка задачи исследования 49
Выводы по главе 1 50
Выводы по главе 1 50
Глава 2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ 51
2.1 Представление процесса детекции и классификации 51
2.2Декомпозиция поставленной задачи 54
2.3 Описание основных этапов проектирования системы 56
2.3.1 Определение типа задачи. Сбор данных 57
2.4 Описание алгоритма машинного обучения на основе композиции 59
2.5 Описание алгоритма построения трехмерных карт 60
Выводы по главе 2 62
Глава 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 63
3.1 Формирование требований к архитектуре системы детекции объектов 63
3.2 Разработка архитектуры модели машинного зрения 64
Дополнительные выводы при создании нейронных сетей 68
3.3 Выбор алгоритма обучения модели машинного зрения 69
3.4 Разработка алгоритма совмещения данных в мировых координатах 73
3.5 Разработка программного кода 76
77
3.6 Оценка эффективности системы помощи водителю 78
Выводы по главе 3 81
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СПВ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ЕЕ ПРИМЕНЕНИЮ 82
4.2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 82
4.3 Ограничения и перспективы 82
Выводы по главе 4 83
Заключение 83
Список литературы 84
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ 9
1.1 Обзор существующих методов реализаций систем помощи водителю 9
1.1.1 Оптические средства СПВ 10
1.1.2 Радарные средства СПВ 14
1.2 Аналитический обзор средств машинного зрения в рамках СПВ 19
1.3 Обзор существующих моделей машинного зрения 32
1.3.1 Сеть MobileNetv2 38
1.3.2Сети семейства Yolov4 42
1.4 Алгоритмы построения трехмерных карт 47
1.5 Постановка задачи исследования 49
Выводы по главе 1 50
Выводы по главе 1 50
Глава 2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ 51
2.1 Представление процесса детекции и классификации 51
2.2Декомпозиция поставленной задачи 54
2.3 Описание основных этапов проектирования системы 56
2.3.1 Определение типа задачи. Сбор данных 57
2.4 Описание алгоритма машинного обучения на основе композиции 59
2.5 Описание алгоритма построения трехмерных карт 60
Выводы по главе 2 62
Глава 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 63
3.1 Формирование требований к архитектуре системы детекции объектов 63
3.2 Разработка архитектуры модели машинного зрения 64
Дополнительные выводы при создании нейронных сетей 68
3.3 Выбор алгоритма обучения модели машинного зрения 69
3.4 Разработка алгоритма совмещения данных в мировых координатах 73
3.5 Разработка программного кода 76
77
3.6 Оценка эффективности системы помощи водителю 78
Выводы по главе 3 81
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СПВ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ЕЕ ПРИМЕНЕНИЮ 82
4.2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 82
4.3 Ограничения и перспективы 82
Выводы по главе 4 83
Заключение 83
Список литературы 84
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст