Публікація:
Алгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів за допомогою комп’ютерного зору

dc.contributor.authorПогребняк, Я. В.
dc.date.accessioned2025-08-05T11:39:35Z
dc.date.available2025-08-05T11:39:35Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – транспортні засоби, що відображені у відеопотоці. Предмет дослідження – алгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів, використовуючи комп’ютерний зір. Мета роботи – розробка програмного рішення, призначеного для виявлення, супроводження та вимірювання швидкості транспортних засобів з використанням алгоритмів комп’ютерного зору та глибокого навчання. У роботі виконано аналіз сучасних методів автоматичної ідентифікації транспортних засобів, зокрема методів з використанням згорткових нейронних мереж. Здійснено порівняльний аналіз моделей YOLOv8 та інших архітектур. Система розроблена на мові Python, спираючись на бібліотеки Ultralytics YOLO та OpenCV. Під час дослідження проведено експериментальне випробування функціонування моделі на справжніх відеоматеріалах, що засвідчило її надійність, значну швидкість обробки та високу точність ідентифікації об'єктів. Запропоноване рішення продемонструвало високу продуктивність, стабільну роботу та має потенціал для інтеграції в системи інтелектуального відеоспостереження.
dc.identifier.citationПогребняк Я. В. Алгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів за допомогою комп’ютерного зору : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Я. В. Погребняк ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 52 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32357
dc.language.isouk
dc.subjectвідеоаналітика
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectдетекція ідентифікація транспортних засобів
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectтрекінг
dc.subjectшвидкість руху
dc.titleАлгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів за допомогою комп’ютерного зору
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_ShI_Pogrebnyak_YaV.pdf
Розмір:
1.21 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
dodatok_Pogrebnyak_YaV.pdf
Розмір:
478.96 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: