Полное название проекта:
Система по определению расстояния до детектируемых объектов в видеопотоке на основе сверточных нейронных сетей
Статус: 
Заявка еще не рассмотрена
Год: 
2021
Автор
Фамилия, имя, отчество:
Гордиенко Максим Владимирович
Место учёбы (работы):
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева
Соавторы
Соавторы (незарегистрированные): 
Полякова Анастасия Сергеевна
Научный руководитель
Фамилия, имя, отчество: 
Семенкин Евгений Станиславович
Место работы: 
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнева
Проект
Номинация: 
Программирование
Сроки работы над проектом: 
2019-2020
Описание: 

Система представляет собой детектор для решения задачи сегментации объектов в видеопотоке, а также определения расстояния до них.
В качестве алгоритмической базы используется семантический детектор yoloact++ с базовой сетью Resnet50-FPN и разрешением изображения 550 пикселей.
Определения расстояния до детектируемых объектов производится на основе полученной карты глубин. Для получения карты глубин использовался контроллер kinectv2.
Сначала производится детекция и локализация объекта. Далее при помощи контроллера отрисовывается карта глубин изображения. Для соотнесения полученных при детекции сегментационных масок используется ключевая точка (пиксель), которая связывает объект с картой глубин, в которой уже присутствует расстояние до каждого и пикселей. Для получения корректной информации необходимо всегда знать центр объекта, что достигается путем применения алгоритма для поиска центра пятна изображения (мемод моментов), используя моменты нулевого, первого и второго порядка.

Собственный компьютер: 
буду использовать собственный компьютер (ноутбук)
Используемые технологии и инструменты
Языки программирования и разметки: 
Python
Другие: 
anaconda spyder 3.8