Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі

Проведено аналіз наукових публікацій та створено застосування для класифікації моделей рухомих автівок на відео. Було визначено такі класи для моделей: Audi, Chevrolet, Toyota, Other. До класу Other відносяться автівки, які не відносяться до перших трьох класів.
Було проаналізовано можливість застосування різних типів нейронних мереж до поставленої задачі і також здійснено порівняльний аналіз бібліотек для навчання нейронних мереж. Сформовано і обґрунтовано вибір моделі нейронної мережі. Виконано програмну реалізацію застосунку мовою Python для класифікації об'єктів з 4 класами на основі нейронної мережі Yolo v4. Експериментально показано, що цей тип нейронної мережі якісно вирішує поставлену задачу: класифікацію об’єктів на зображеннях/відео.
Проведено навчання мережі та досягнуто точність розпізнавання близько 93% на валідаційній вибірці і 91% на тестовій вибірці. Було проведення тестування застосування для визначення моделі автівок на світлинах та відео.

Лещук О. С. Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі : дипломна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Лещук Олександр Сергійович. - Київ, 2022. - 44 с.