Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах

Чипиль, М. І.

Публікація:
Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах

dc.contributor.author	Чипиль, М. І.
dc.date.accessioned	2025-07-20T07:39:22Z
dc.date.available	2025-07-20T07:39:22Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Метою даної роботи є підвищення точності детектування об'єктів на вулицях міста в умовах наявності диких та домашніх тварин. Базовою моделлю обрано YOLOv8n, яку було протестовано у трьох сценаріях: без донавчання (на COCO), після донавчання на датасеті тварин, та після додаткового навчання на комбінованому наборі даних UA-DETRAC + Animal Street Dataset. Результати показали, що донавчання значно покращує показники середньої точності (mAP) і загальної точності моделі, зокрема для класів, відсутніх у COCO. Експерименти підтвердили ефективність адаптації моделей детекції об‘єктів до контекстно–специфічних сценаріїв.
dc.identifier.citation	Чипиль М. І. Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / М. І. Чипиль ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 68 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32179
dc.language.iso	uk
dc.subject	обробка зображень
dc.subject	виявлення об'єктів
dc.subject	тварини на вулицях
dc.subject	безпека дорожнього руху
dc.title	Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication