Застосування методів штучного інтелекту для виявлення об’єктів на відео

Панасюк, І. Ю.

Публікація:
Застосування методів штучного інтелекту для виявлення об’єктів на відео

dc.contributor.author	Панасюк, І. Ю.
dc.date.accessioned	2025-03-05T18:33:37Z
dc.date.available	2025-03-05T18:33:37Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	У кваліфікаційній роботі розглянуто задачу побудови найбільш ефективної моделі для точного та швидкого розпізнавання об’єктів на відео. Було про ведено огляд сучасних алгоритмів комп’ютерного зору, методів глибокого навчання та проаналізовано основні підходи до задач розпізнавання об’єктів. Основну увагу приділено алгоритму YOLO як одному з найефективніших підходів у реальному часі за якістю результату та швидкості обробки. Розглянуто різні модифікації та вдосконалення YOLO для підвищення точності та швидкодії, а також проведено аналіз факторів, що впливають на продуктивність моделі. Запропонована модель була реалізована за допомогою мови програмування Python та бібліотеки OpenCV і протестована на відкритих наборах даних для розпізнавання об’єктів на відео. Наведено результати обчислювального експерименту, які демонструють підвищення точності розпізнавання та зниження затримки обробки кадрів.
dc.identifier.citation	Панасюк І. Ю. Застосування методів штучного інтелекту для виявлення об’єктів на відео : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / І. Ю. Панасюк ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 69 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/30022
dc.language.iso	uk
dc.subject	відеопотік
dc.subject	глибоке навчання
dc.subject	комп’ютерний зір
dc.subject	рекурентна нейронна мережа
dc.title	Застосування методів штучного інтелекту для виявлення об’єктів на відео
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication