Публікація: Система розпізнавання об'єктів та траєкторії їх руху для безпілотних літальних апаратів
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єкт дослідження – системи виявлення об’єктів на відеопотоці з безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Предмет дослідження – оптимізація процесу вибору датасету, архітектури детектора та метрик продуктивності для задач реального часу на базі моделей YOLO. Мета роботи – обґрунтувати та реалізувати ефективну систему виявлення об’єктів у відеопотоці з БПЛА шляхом порівняльного аналізу сучасних моделей YOLO та вибору оптимального датасету для навчання. Методи дослідження – системний аналіз датасетів (VisDrone, UAVDT), огляд та порівняння архітектур YOLO v8 та YOLO v11, автоматизована конвертація розмітки, експериментальне навчання моделей, логування продуктивності (mAP, FPS, латентність), тестування на відеостенді. У кваліфікаційній роботі розглянуто процес побудови ефективної системи детекції об’єктів у відеопотоці БПЛА на основі моделей YOLO. Обґрунтовано доцільність використання VisDrone як основного набору для тренування моделей. Здійснено експериментальне навчання конфігурацій YOLO v8 nano та YOLO v11 nano з ідентичними параметрами, реалізовано модуль автоматизованої конвертації розмітки, а також побудовано тестовий стенд для оцінки продуктивності. Результати демонструють перевагу YOLO v11 у швидкодії без втрати точності, що підтверджує її доцільність для реального застосування в умовах обмежених ресурсів БПЛА.
Опис
Ключові слова
machine learning, розпізнавання об'єктів, object detection, video stream, розпізнавання траєкторії руху
Бібліографічний опис
Сагайдачний Н. І. Система розпізнавання об'єктів та траєкторії їх руху для безпілотних літальних апаратів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Н. І. Сагайдачний ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 59 с.