Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_МІРЕС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Перегляд Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_МІРЕС) за темою "OPENCV"
Зараз показано 1 - 2 з 2
Результатів на сторінку
Варіанти сортування
Публікація Методи виявлення безпілотних літальних апаратів у відеопотоці(2019) Мачула, О. Г.Об'єкт дослідження – визначення руху і рухомих об'єктів у відеопотоці для задачі виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Мета дослідження – оцінити ефективність методів віднімання фону для задачі виявлення рухомих об'єктів у випадку малих БПЛА, розробити програму детекції руху декількома методами, працюючу в реальному часі. Методи дослідження – теоретичний аналіз, натурний експеримент, статистична обробка даних. В атестаційній роботі проведено аналіз методів комп'ютерного зору і підходів до виявлення і пеленгації рухомих і нерухомих об'єктів. За допомогою відкритої бібліотеки програм для комп'ютерного зору OpenCV було досліджено 2 основні методи віднімання фону: міжкадрова різниця і метод MoG (Mixture of Gaussians). Розроблена і розрахована конфігурація проведення експерименту для отримання відеопослідовностей з літаючим БПЛА, обґрунтовано вибір її складових частин. З використанням експериментальних даних отримано оцінки якості роботи кожного методу (вірогідність виявлення БПЛА в залежності від відстані до нього).Публікація Розпізнавання малих безпілотних літальних апаратів у відеопотоці(2020) Гетьман, В. А.Виконано аналітичний огляд алгоритмів детектування і розпізнавання об'єктів у зображеннях, розроблено двоетапний алгоритм виявлення малих БПЛА, досліджено ефективність роботи адаптивних моделей віднімання заднього фону, таких як MOG, MOG2, KNN, GMG, отримані оптимальні значення їх параметрів для виявлення малих БПЛА, досліджено ефективність згорткових нейронних мереж в задачах розпізнавання малих БПЛА у відеопотоці, визначено доцільну структуру і параметри нейронних мереж для розпізнавання малих БПЛА.