Публікація: Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
обробка зображень, виявлення об'єктів, тварини на вулицях, безпека дорожнього руху
Цитування
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.