Публікація:
Розпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask

dc.contributor.authorПоначевний, Ю. А.
dc.date.accessioned2024-02-26T19:37:44Z
dc.date.available2024-02-26T19:37:44Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи є розпізнавання нових класів на зображеннях у штучній нейронній мережі, а саме проектування, навчання та розробка, що дозволять використовувати обробленні зображення для різних систем. У роботі розглядається актуальність розробки рішення по розпізнаванню дорожних знаків за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN, зроблено аналіз проблеми та оглянуті існуючі рішення. Виконано вибір технології розробки та інструментальних засобів, та розроблені рішення за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN. Об’єктом дослідження є штучна нейронна мережа Mask RCNN. Предметом дослідження є розпізнавання дорожніх знаків за допомогою штучної нейронної мережі. Під час виконання кваліфікаційної роботи було проведено навчання нейронної мережі та модифікацію штучної нейронної мережі на існуючих веб-додатках, проаналізовано їх переваги та вдосконалення, а також розроблено новий клас для спрощення процесу пошуку знаків дорожнього руху на зображеннях. Ця розробка моє позитивно вплинути на розвиток автовиробництва електроніки, розвиток камер на певних участках дороги для дослідження порушувачів дорожнього руху
dc.identifier.citationПоначевний Ю. А. Розпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / Ю. А. Поначевний ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 55 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/25766
dc.language.isouk
dc.subjectрозпізнавання об’єктів
dc.subjectрозпізнавання зображень
dc.subjectнавчання мережі
dc.subjectформування сету зображень
dc.titleРозпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_KITS_Ponachevny_YuA.pdf
Розмір:
1.27 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: