Детектирование объектов в видеопотоке на основе нейросетевой модели Yolo
Актуальной является задача исследования возможностей сверточных нейронных сетей и библиотеки с открытым исходным кодом в задачах компьютерного зрения (КЗ). Цель работы состоит в изучении возможностей искусственной нейронной сети (ИНС) YOLO для классификации естественных и искусственных объектов на изображениях и потоке видеоданных. Решаются задачи: библиографический поиск сведений по архитектуре ИНС и наборам данных; разработка программного обеспечения на языке Python для системы видеоаналитики; качественный анализ возможностей классификации объектов для различных типов тестовых изображений. Практическая значимость проекта связана с использованием его выводов при выборе архитектуры ИНС в задачах КЗ. Новизна проекта состоит в изучении эффективности методов детектирования объектов на основе нейросетевого подхода YOLO.
Вконтакте