Titel: | Neuronale Indoor-Objekterkennung für mobile Roboter | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Stößel, Felix | Schlagwörter: | Neuronale Faltungsnetzwerke; Objekterkennung; NVIDIA Jetson Nano; YOLO; COCO; Open Images; Darknet; Training von neuronalen Netzen; Convolutional Neural Networks; object detection; training of neural networks | Erscheinungsdatum: | 26-Apr-2024 | Zusammenfassung: | Die Objekterkennung ermöglicht Anwendungen im Bereich der Kollisionserkennung bei autonomen Fahrzeugen und Robotern. Diese Arbeit zeigt das Training eines neuronalen Faltungsnetzwerkes auf Daten des Open-Images- und COCO-Datensatzes. Das in dieser Arbeit trainierte YOLO-Netzwerk wird auf einem NVIDIA Jetson Nano im Darknet Framework getestet. Object detection enables applications in the field of collision detection for autonomous vehicles and robots. This work shows the training of a convolutional neural network on data of the Open-Images- and COCO-dataset. The YOLO-network trained in this work will be tested in the Darknet Framework on the NVIDIA Jetson Nano. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/15636 | Einrichtung: | Fakultät Technik und Informatik Department Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Hauptgutachter*in: | Meisel, Andreas | Gutachter*in der Arbeit: | Tiedemann, Tim |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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