|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Применение нейросетевых алгоритмов в задаче трекинга объектов на видео при наблюдении с беспилотных летательных аппаратовдипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Половников В.С.
- Автор: Иничкина Н.С.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2023
- Аннотация: На части датасета VisDrone, содержащей 79 видео файлов (суммарно 33366 кадров), апробированы рахзличные алгоритмы трекинга и модели нейронных сетей, решающие задачу детектирования объектов. В процессе работы была выявлены проблемы дисбаланса классов в датасете, а также дисбаланс в плотности расположения объектов, которые студентка решила, предложив оригинальный способ аугментации данных и использование внешних данных (датасет UAVDT). Предложенный подход универсальный и может быть применен при решении задачи детектирования на других датасетах. В работе описаны многочисленные эксперименты с нейросетевыми детекторами семейства Yolo, алгоритмами трекинга OC-SORT, ByteTrack, DeepSORT и StrongSORT, показана эффективность предложенных методов борьбы с дисбалансом данных, показано превосходство связки детектора Yolov5, алгоритма трекинга StrongSORT с гауссовским сглаживанием над альтернативными подходами в решении поставленной задачи.
- Добавил в систему: Половников Владимир Сергеевич