1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN

81 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 81
Dung lượng 9,19 MB

Nội dung

Đồ Án AI , Deep learning mô phỏng trận bóng đá lên bản đồ 2D Ứng dụng Deep Learning, kết hợp các thuật toán để tạo ra một ứng dụng đơn giản để phân tích trận đấu bóng đá. Từ video trận bóng đá được quay từ góc quay cố định ta cần xây dựng các thuật toán và mô hình để phát hiện , phân loại, theo dõi các đối tượng: cầu thủ, trọng tài, bóng. Ánh xạ tất cả các đối tượng trên lên sân bóng mô hình 2D Giải quyết bài toán kế hợp nhiều camera Xây dựng ứng dụng dưới dạng giao diện để người dùng dễ sử dụng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: ỨNG DỤNG DEEP LEARNING TRONG MƠN THỂ THAO BĨNG ĐÁ

Ngày đăng: 10/10/2021, 16:21

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.2 Kiến trúc mạng YOLO [20] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.2 Kiến trúc mạng YOLO [20] (Trang 35)
Hình 2.3 Hiệu suất YOLOv5 [24] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.3 Hiệu suất YOLOv5 [24] (Trang 38)
Hình 2.4 Sơ đồ khối model chính - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.4 Sơ đồ khối model chính (Trang 42)
Hình 2.5 Video đầu vào bên trái sân - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.5 Video đầu vào bên trái sân (Trang 43)
Hình 2.6 Video đầu vào giữa sân - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.6 Video đầu vào giữa sân (Trang 44)
Hình 2.7 Video đầu vào bên phải sân - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.7 Video đầu vào bên phải sân (Trang 44)
Hình 2.9 Dữ liệu đầu ra từng frame được lưu ở các thư mục tương ứng - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.9 Dữ liệu đầu ra từng frame được lưu ở các thư mục tương ứng (Trang 45)
Hình 2.10 Dữ liệu ảnh đầu ra - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.10 Dữ liệu ảnh đầu ra (Trang 46)
Hình 2.13 Các layer chuyên dụng để xây dựng model CNN Keras [30] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.13 Các layer chuyên dụng để xây dựng model CNN Keras [30] (Trang 47)
Hình 2.14 Cài đặt các thư viện, cấu hình và đọc dữ liệu đầu vào - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.14 Cài đặt các thư viện, cấu hình và đọc dữ liệu đầu vào (Trang 48)
Hình 2.15 Xây dựng các lớp của mô hình CNN và cấu hình đầu ra - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.15 Xây dựng các lớp của mô hình CNN và cấu hình đầu ra (Trang 49)
Hình 2.17 Kiểm thử và save file weights model - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.17 Kiểm thử và save file weights model (Trang 50)
Hình 2.18 Sơ đồ khối model Detection và Mapping - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.18 Sơ đồ khối model Detection và Mapping (Trang 51)
Hình 2.19 Nhãn YOLO [31] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.19 Nhãn YOLO [31] (Trang 53)
Bảng 2.1 Pretrained Checkpoints các phiên bản YOLOv5 [31] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Bảng 2.1 Pretrained Checkpoints các phiên bản YOLOv5 [31] (Trang 54)
Hình 2.20 Lựa chọn 4 điểm để biến đổi perspective transformation lên sân bóng 2D - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.20 Lựa chọn 4 điểm để biến đổi perspective transformation lên sân bóng 2D (Trang 59)
Hình 2.21 Sơ đồ khối model Tracking [32] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.21 Sơ đồ khối model Tracking [32] (Trang 60)
Hình 2.22 Sơ đồ khối model ReID - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.22 Sơ đồ khối model ReID (Trang 62)
2.3.2 Đóng gói chương trình - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
2.3.2 Đóng gói chương trình (Trang 65)
Hình 2.23 Giao diện phần mềm thiết kế GUI - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 2.23 Giao diện phần mềm thiết kế GUI (Trang 65)
Hình 3.25 Chỉ số IOU [35] - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.25 Chỉ số IOU [35] (Trang 67)
Hình 3.26 Detect bằng YOLOv5 - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.26 Detect bằng YOLOv5 (Trang 69)
Hình 3.27 Kết quả detect and classify players - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.27 Kết quả detect and classify players (Trang 70)
Hình 3.28 Kết quả tracking players - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.28 Kết quả tracking players (Trang 70)
Hình 3.29 Minimap - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.29 Minimap (Trang 71)
Hình 3.30 Tracking Deep-SORT demo - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.30 Tracking Deep-SORT demo (Trang 72)
Hình 3.31 Tracking ReID demo Kết quả xây dựng giao diện: - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Hình 3.31 Tracking ReID demo Kết quả xây dựng giao diện: (Trang 73)
Bảng 3.2 Bảng so sánh thời gian xử lý giữa PC server và Laptop cá nhân - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
Bảng 3.2 Bảng so sánh thời gian xử lý giữa PC server và Laptop cá nhân (Trang 74)
Qua 2 bảng so sánh ta thấy để chạy được các model đã được xây dựng phía trên yêu cầu thông số phần cứng khá cao và cần tối ưu về phần mềm. - Đồ Án Tốt nghiệp Kĩ Sư DTVT DHBK HN
ua 2 bảng so sánh ta thấy để chạy được các model đã được xây dựng phía trên yêu cầu thông số phần cứng khá cao và cần tối ưu về phần mềm (Trang 75)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w