|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
СЕГМЕНТАЦИЯ ТЕЛЬЦА НАСЕКОМОГО НА СЕРИИ ИЗОБРАЖЕНИЙкурсовая работа (Магистр)
- Научный руководитель: Шокуров А.В.
- Автор: Сизиков А.С.,
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра теоретической информатики
- Год защиты: 2022
- Курс: 5
- Аннотация: Работа содержит 45 страниц текста (включая 22 страницы листинга программного кода), рисунков - 19, формулы - 4, таблиц - 1, использованных источников – 9. Ключевые слова: сегментация изображений, U-net, бинарный порог, сверточные нейронные сети, пороговая функция. Предмет исследования – серия изображений, полученных с высокоскоростной камеры при регистрации полета насекомого. Цель работы – разработка эффективного инструмента с использованием языка программирования Python и фреймворков OpenCV и Pytorch для анализа траектории полета насекомого. Исследование проведено методом анализа литературы и руководящей документации к программным, а также путем постановки серии вычислительных экспериментов. В работе проведен сравнительный анализ применения различных фильтров из библиотеки OpenCV и Sci-kit image к исходным изображениям, в том числе при наличии оптических искажений и выбран наиболее подходящий для целей сегментации. На основе сегментированных контуров насекомого получена траектория его полета в виде кусочно-линейной функции. Также в работе представлены результаты решения задачи сегментации исходных изображений на основе нейросетевой архитектуры U-Net. Проведен сравнительный анализ эффективности функций потерь и выполнено качественное сравнение полученных траекторий полета насекомого с использованием разных методов сегментации.
- Добавил в систему: Сизиков Андрей Сергеевич