Інтелектуальна веб-система автоматизованого виявлення та класифікації наземних об’єктів на відео з БПЛА

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorКоміссаров, Кирило Костянтинович
dc.date.accessioned2026-09-30T08:45:34Z
dc.date.available2026-09-30T08:45:34Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 50 с., 12 рис., 25 посилань, додаток. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого розпізнавання військової техніки на відеоданих з БПЛА. Предметом дослідження є методи машинного навчання та програмні засоби для розробки веб-сервісу детекції об'єктів. Метою роботи є створення швидкого та зручного веб-сервісу для знаходження військової техніки на відео, що знизить когнітивне навантаження операторів. У роботі проаналізовано існуючі системи детекції та популярні архітектури нейромереж, обґрунтовано вибір моделі YOLOv8-small. Для усунення проблеми катастрофічного забування нейромережі зібрано та підготовлено власний змішаний датасет (близько 7000 фотографій), після чого успішно донавчено фінальну модель. Розроблено SPA веб-застосунок мовою Python з використанням фреймворку FastAPI та бібліотеки OpenCV для покадрової обробки відео. Запропоновано технологію SSE для відображення прогресу в реальному часі. Проєкт успішно контейнеризовано за допомогою Docker. В результаті тестування отримано точність детекції за метрикою mAP@0.5 на рівні 48%. Встановлено, що швидкість обробки відеопотоку досягає 5-7 кадрів на секунду, чого достатньо для ефективного покадрового аналізу.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 50 p., 12 figures, 25 references, appendix. UAV, COMPUTER VISION, OBJECT DETECTION, NEURAL NETWORKS, YOLO, FASTAPI, WEB SERVICE, DATASET, VIDEO ANALYTICS, DOCKER. The object of the study is the process of automated recognition of military equipment in video data from UAVs. The subject of research is machine learning methods and software tools for developing an object detection web service. The purpose of the work is to create a fast and convenient web service for finding military equipment on video, which will reduce the cognitive load on operators. The paper analyzes existing detection systems and popular neural network architectures, and justifies the choice of the YOLOv8-small model. To eliminate the problem of catastrophic forgetting of the neural network, a custom mixed dataset (about 7000 photos) was collected and prepared, after which the final model was successfully fine-tuned. A SPA web application was developed in Python using the FastAPI framework and the OpenCV library for frame-by-frame video processing. SSE technology was proposed to display progress in real time. The project was successfully containerized using Docker. As a result of testing, the detection accuracy according to the mAP@0.5 metric was obtained at 48%. It was established that the video stream processing speed reaches 5-7 frames per second, which is sufficient for effective frame-by-frame analysis and relieving the routine burden on the human operator.
dc.format.extent57 с.
dc.identifier.citationКоміссаров, К. К. Інтелектуальна веб-система автоматизованого виявлення та класифікації наземних об’єктів на відео з БПЛА : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коміссаров Кирило Костянтинович. – Київ, 2026. – 57 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83587
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбпла
dc.subjectкомп'ютерний зір
dc.subjectвиявлення об'єктів
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectyolo
dc.subjectfastapi
dc.subjectвеб-сервіс
dc.subjectдатасет
dc.subjectвідеоаналітика
dc.subjectdocker
dc.titleІнтелектуальна веб-система автоматизованого виявлення та класифікації наземних об’єктів на відео з БПЛА
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Komissarov_bakalavr.pdf
Розмір:
16.56 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи