Публікація:
Використання методів машинного навчання для інтелектуального аналізу даних систем відеоспостереження

dc.contributor.authorСтрілкова, Т. О.
dc.contributor.authorЛитюга, О. П.
dc.contributor.authorДуднік, О. В.
dc.date.accessioned2024-06-19T14:41:10Z
dc.date.available2024-06-19T14:41:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ докладі обговорюються методи аналізу вихідного масиву даних систем відеоспостереження. Представлене імітаційне моделювання масиву даних систем відеоспостереження методом Монте-Карло з урахуванням характеристик об’єктів та умов спостереження. Для аналізу даних систем відеоспостереження використані методи Machine Learning та сформовані навчальні вибірки, які характеризують об’єкти та умови спостереження. Спираючись на стохастичний характер корисних та помилкових сигналів визначені імовірності характеристики навчальної вибірки. Представлені розрахунки характеристик виявлення корисних сигналів. Основну увагу приділено методам послідовного порівняння масиву даних, що надходить з системи відеоспостереження.
dc.identifier.citationСтрілкова Т. О. Використання методів машинного навчання для інтелектуального аналізу даних систем відеоспостереження / Т. О. Стрілкова, О. П. Литюга, О. В. Дуднік // Приладобудування : стан і перспективи : матеріали XХІІІ Міжнар. наук.-техн. конф., 14–15 травня 2024 р. – Київ, 2024. – С. 51-52.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/27087
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
dc.subjectмоделювання оптичного сигналу
dc.subjectметод Монте-Карло
dc.subjectметод Machine Learning
dc.subjectдифузія фотонів
dc.subjectвідеоспостереження
dc.titleВикористання методів машинного навчання для інтелектуального аналізу даних систем відеоспостереження
dc.typeConference proceedings
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
strilkova.pdf
Розмір:
482.04 KB
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: