Система розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів за допомогою ШІ

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПоліщук, Михайло Миколайович
dc.contributor.authorСтратонов, Олександр Сергійович
dc.date.accessioned2025-03-11T09:35:10Z
dc.date.available2025-03-11T09:35:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСтрімкий розвиток штучного інтелекту створює унікальні можливості для підвищення ефективності та автоматизації у багатьох сферах діяльності, зокрема розпізнавання та класифікації автомобілів на основі зображень або відеоматеріалів. Актуальність цієї теми зумовлена зростаючим попитом на автоматизовані інформаційні системи, які можуть забезпечувати точне розпізнавання транспортних засобів навіть у складних умовах. Основна мета дослідження полягає у створенні багатофункціональної системи розпізнавання автомобілів, яка зможе поєднати кілька підходів до ідентифікації транспортних засобів. Об’єкт дослідження – процес розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів. Предметом дослідження є методи та підходи застосування алгоритмів штучного інтелекту для автоматичного розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів на основі аналізу зображень або відео. Магістерська дисертація присвячена розробці розробці системи, яка зможе поєднати три основні методи ідентифікації автомобілів: за номерними знаками, за VIN-кодом та за візуальними характеристиками.Основними проєктними рішеннями є використання глибоких нейронних мереж для забезпечення високої точності розпізнавання та інтеграція кількох методів аналізу в одному додатку. Це включає застосування згорткових нейронних мереж для виділення ключових ознак автомобіля, модулів автоматичного розпізнавання номерних знаків та модулів для аналізу VIN-кодів. Результати дослідження мають широкий спектр потенційного застосування. Зокрема, система може використовуватися в логістиці, страхуванні, маркетингових дослідженнях.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of four sections, contains 28 table, 8 applications and 18 sources - a total of 107 pages. The object of study: process of recognizing external technical characteristics of vehicles. The aim of the work: developing a multifunctional vehicle recognition system that integrates multiple approaches to vehicle identification. The main design solutions involve the use of deep neural networks to ensure high recognition accuracy and the integration of several analysis methods within a single application. This includes using convolutional neural networks (CNN) to extract key vehicle features, modules for automatic license plate recognition, and modules for VIN code analysis. The system has a wide range of potential applications, particularly in logistics, insurance, and market research.
dc.format.extent106 с.
dc.identifier.citationСтратонов, О. С. Система розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів за допомогою ШІ : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Стратонов Олександр Сергійович. – Київ, 2024. – 106 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72832
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectШтучний інтелект
dc.subjectрозпізнавання автомобілів
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзовнішні характеристики автомобілів
dc.subject.udc004.932
dc.titleСистема розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів за допомогою ШІ
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stratonov_magistr.pdf
Розмір:
13.53 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

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи