Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Лещук Олександр Сергійович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Лещук, О. С. (2022). Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі. [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3267
[ДСТУ] Лещук О. С. Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3267 (дата звернення: 17.07.2026).
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.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
123 Комп’ютерна інженерія
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

1.11 MB

Контрольна сума :

(MD5):ff9303586d585419bc5a8eba5976d06d

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International