Застосування методів штучного інтелекту для виявлення об’єктів на відео - Панасюк, І. Ю. (My University, 2025)
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.
Keywords: відеопотік; глибоке навчання; комп’ютерний зір; рекурентна нейронна мережа