Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі
Дата
2022
Автори
Лещук Олександр Сергійович
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
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.
Бібліографічний опис
Галузь знань та спеціальність
12 Інформаційні технології , 123 Комп’ютерна інженерія
Бібліографічний опис
Лещук О. С. Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі : дипломна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Лещук Олександр Сергійович. - Київ, 2022. - 44 с.