Публікація: Розпізнавання тривимірних об'єктів у режимі реального часу за допомогою згорткових штучних нейронних мереж
dc.contributor.author | Сорока Д. О. | |
dc.date.accessioned | 2023-01-07T17:55:56Z | |
dc.date.available | 2023-01-07T17:55:56Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Темою кваліфікаційної роботи є розпізнавання тривимірних об'єктів у режимі реального часу за допомогою згорткових штучних нейронних мереж. Метою кваліфікаційної роботи є розробка пакету програмного забезпечення для розпізнавання тривимірних об'єктів у режимі реального часу. Об’єктом дослідження цієї роботи є реалізація методів виявлення та розпізнавання тривимірних об’єктів, а саме за допомогою PARE та платформи MediaPipe. Предметом дослідження є аналіз зображення за допомогою вищевказаних методів та засобів. Відповідно до мети кваліфікаційної роботи було виконано поставлені задачі. Проведено аналіз предметної області та підтверджена актуальність розробки програми для виявлення 3D-об’єктів. Проаналізовано існуючі рішення та методи для вирішення цієї задачі. Створено пакет програмного забезпечення, що втілює ідею розпізнавання тривимірних об’єктів за допомогою мов Python та JavaScript, який може приймати на вхід зображення з вебкамери та в режимі реального часу надавати інформацію про розпізнаний об’єкт. | |
dc.identifier.citation | Сорока Д. О. Розпізнавання тривимірних об'єктів у режимі реального часу за допомогою згорткових штучних нейронних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / Д. О. Сорока ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 72 с. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/21279 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.subject | оклюзія | |
dc.subject | конвеєр | |
dc.subject | генерація | |
dc.subject | маска | |
dc.subject | мітки | |
dc.subject | площина | |
dc.title | Розпізнавання тривимірних об'єктів у режимі реального часу за допомогою згорткових штучних нейронних мереж | |
dc.type | Other | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 2 з 2
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_KITS_Soroka_DO.pdf
- Розмір:
- 1.92 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Завантаження...
- Назва:
- Dodatok_Soroka.pdf
- Розмір:
- 375.64 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.64 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: