title: Selecting objects from video stream by deep learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бендриковский Анатолий Ярославович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bendrikovskii Anatolii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korkhov Vladimir Vlаdislаvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:10:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:10:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030687
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10721
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрены нейросетевые алгоритмы обнаружения и классификации объектов на изображении, такие как Faster R-CNN и YOLO. Выделены преимущества алгоритма YOLO, позволяющие обрабатывать изображения онлайн. Алгоритм YOLO заново обучен с новыми классами, необходимыми для анализа дорожной ситуации. Произведен запуск алгоритма для обработки изображения, а также видеопотока, используя библиотеку компьютерного зрения OpenCV. Результаты проведенного исследования показывают, что алгоритм YOLO способен обрабатывать видео и работать с видеопотоком, при этом качество детектирования и классификации находится на высоком уровне.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This Bachelor's thesis considers using neural network algorithms for detecting and classifying objects in an image, such as Faster R-CNN and YOLO.  The advantages of the YOLO algorithm allowing to process images online are analyzed and highlighted. YOLO algorithm is newly trained with new classes necessary for the analysis of the traffic situation. The implementation of the algorithm was applied to image and video stream processing using the OpenCV computer vision library. The results of the research show that the YOLO algorithm is capable of processing video and video stream, while the quality of detection and classification is at a high level.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обнаружение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: изображение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: видеопоток
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: video stream
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Selecting objects from video stream by deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Выделение объекта из видеопотока с помощью глубинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10721/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,1 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-Bendrikovskij-2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10721/2/reviewSV_Otzyv-Bendrikovskij-2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 200,91 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Bendrikovskij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10721/3/reviewSV_Recenziya_Bendrikovskij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,51 MB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10721/4/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,72 kB
resources.filename: reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10721/5/reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,51 kB