Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 84 trang
Dung lượng: 3 MB

Giới thiệu nội dung

Nhận Dạng Các Đối Tượng Tham Gia Giao Thông Dùng Mạng Noron Học Sâu

Tác giả: Trần Quốc Toản

Lĩnh vực: Kỹ thuật Điện tử

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc đề xuất một phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông bằng cách sử dụng mạng nơ ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN). Kiến trúc CNN được xây dựng bao gồm 15 lớp, bao gồm các lớp Convolutional, Pooling, Rectified Linear Unit, Fully Connected, Softmax, cùng với lớp Input và Output. Thuật toán được đề xuất đã được thực nghiệm để nhận dạng nhiều loại đối tượng khác nhau. Thời gian huấn luyện của mạng có thể thay đổi tùy thuộc vào tập dữ liệu, với độ chính xác có thể đạt tới 90%. Hướng phát triển trong tương lai của đề tài là ứng dụng cho robot hoạt động ngoài trời hoặc xe tự lái.

Mục lục chi tiết:

  • Lý lịch khoa học
  • Lời cam đoan
  • Cảm tạ
  • Tóm tắt
  • Mục lục
  • Danh sách các chữ viết tắt
  • Danh sách các hình
  • Danh sách các bảng
  • Chương 1: Tổng quan
  • Chương 2: Cơ sở lý thuyết
  • Chương 3: Áp dụng mạng nơ ron tích chập trong việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông
  • Chương 4: Kết luận
  • Tài liệu tham khảo