Чипиль, М. І.2025-07-202025-07-202025Чипиль 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/32179Метою 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.ukобробка зображеньвиявлення об'єктівтварини на вулицяхбезпека дорожнього рухуOther