Розробка інтелектуальної системи ідентифікації рухомих об'єктів методами Data Science
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Білуха, Назар Романович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Білуха, Н. Р. (2025). Розробка інтелектуальної системи ідентифікації рухомих об'єктів методами Data Science [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/20203
[ДСТУ] Білуха Н. Р. Розробка інтелектуальної системи ідентифікації рухомих об'єктів методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. Б. М. Єременко. Київ, 2025. 100 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/20203 (дата звернення: 25.07.2026).
Тема роботи – «Розробка інтелектуальної системи ідентифікації рухомих об'єктів методами Data Science».
Мета дипломної роботи магістра – підвищення точності та швидкодії виявлення рухомих об’єктів за допомоги нейронних мереж.
Об’єкт дослідження – процеси обробки відеоданих з безпілотних літальних апаратів.
Предмет дослідження – моделі та методи та технології комп'ютерного зору та машинного навчання для автоматизованого виявлення рухомих об'єктів.
Наукова новизна роботи – розширення теоретичної бази виявлення рухомих об'єктів в умовах динамічного відеопотоку з безпілотних літальних апаратів, з використанням методів глибокого навчання.
У роботi дослiджуються існуючі підходи до автоматизованого виявлення об'єктів у відеопотоці, отриманому з безпілотних літальних апаратів, та аналізуються особливості їх застосування у військовій сфері. Розробляється методика застосування моделі глибокого навчання для виявлення рухомих ворожих об'єктів, а також обґрунтовується доцільність та необхідність її впровадження в системи обробки даних з БПЛА.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та списку використаних джерел. Всього налічує 95 сторінок та перелік посилань з 49 джерел на 3 сторінках та додатки.
Ключові слова: рухомий об’єкт, нейромережа, детектинг, ідентифікація.
Мета дипломної роботи магістра – підвищення точності та швидкодії виявлення рухомих об’єктів за допомоги нейронних мереж.
Об’єкт дослідження – процеси обробки відеоданих з безпілотних літальних апаратів.
Предмет дослідження – моделі та методи та технології комп'ютерного зору та машинного навчання для автоматизованого виявлення рухомих об'єктів.
Наукова новизна роботи – розширення теоретичної бази виявлення рухомих об'єктів в умовах динамічного відеопотоку з безпілотних літальних апаратів, з використанням методів глибокого навчання.
У роботi дослiджуються існуючі підходи до автоматизованого виявлення об'єктів у відеопотоці, отриманому з безпілотних літальних апаратів, та аналізуються особливості їх застосування у військовій сфері. Розробляється методика застосування моделі глибокого навчання для виявлення рухомих ворожих об'єктів, а також обґрунтовується доцільність та необхідність її впровадження в системи обробки даних з БПЛА.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та списку використаних джерел. Всього налічує 95 сторінок та перелік посилань з 49 джерел на 3 сторінках та додатки.
Ключові слова: рухомий об’єкт, нейромережа, детектинг, ідентифікація.
Ключові слова :
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Комп'ютерні та інформаційні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.71 MB
Контрольна сума :
(MD5):c5f0084206e681fbfc5f91c3e5904865
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International