Метод визначення учасників і кадру моменту дорожньо- транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Структура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить посилання на 23 джерела, 18 рисунків та 9 таблиць. Основна частина роботи викладена на 76 сторінках.
Актуальність. Дорожньо-транспортні пригоди становлять серйозну проблему для суспільства та економіки, що призводить до великих людських та матеріальних втрат. Сучасні технології можуть бути використані для зменшення кількості дорожньо-транспортних пригод та поліпшення безпеки на дорозі. Одним із способів досягнення цієї мети є використання технологій машинного навчання для виявлення та аналізування відеозаписів з камер спостереження.
Дослідження методу визначення учасників та кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди на основі машинного навчання має велику актуальність у зв'язку зі зростанням кількості транспортних пригод на дорогах. Використання вхідного відеопотоку може значно спростити процес визначення учасників та кадру моменту пригоди, що може збільшити швидкість реакції служб аварійної допомоги і поліції.
Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка методу визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання.
Завдання наукового дослідження:
– провести пошук та аналіз вихідних матеріалів;
– виявити існуючі системи з подібним функціоналом;
– провести пошук засобів розробки;
– розробити структуру програмного продукту та спланувати взаємодію користувача з системою;
– розробити програмний продукт, який буде відповідати вимогам;
– провести тестування програмного продукту та перевірити його на працездатність.
Об’єктом дослідження є використання технологій машинного навчання, зокрема глибинного навчання та нейромереж, для розв'язання задачі визначення учасників та кадру моменту пригоди.
Предметом дослідження є метод на основі машинного навчання для задачі визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком.
Методи дослідження. У магістерській дисертації розглядається використання передових методів машинного навчання та обробки відеоданих для ідентифікації учасників і визначення моментів дорожньо-транспортних пригод.
Особливий акцент робиться на застосуванні глибоких нейронних мереж, зокрема конволюційних нейронних мереж, а також інших алгоритмів машинного навчання, використовуючи програмні мови та інструменти, як-от Python, Keras, а також використання веб-фреймворків для реалізації інтерфейсу користувача.
Практичне значення одержаних результатів у цій магістерській дисертації полягає у створенні інноваційного інструменту, який може бути застосований для поліпшення дорожньої безпеки та ефективності розслідувань ДТП. Розроблений метод ідентифікації учасників і визначення моментів аварій через аналіз відеопотоків забезпечує швидше та точніше виявлення обставин пригоди, що важливо для правоохоронних органів та служб екстреної допомоги. Також цей підхід може бути використаний у системах моніторингу дорожнього руху, сприяючи профілактиці аварій та підвищенню безпеки на дорогах.
Ключові слова: CNN, нейронні мережі, веб-застосунок, штучний інтелект, дорожньо-транспортні пригоди, класифікація, відеопотік.
Опис
Ключові слова
CNN, нейронні мережі, веб-застосунок, штучний інтелект, дорожньо-транспортні пригоди, класифікація, відеопотік
Бібліографічний опис
Човган, І. О. Метод визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Човган Іванна Олександрівна. – Київ, 2024. – 101 с.