Інтелектуальне виявлення та відстеження рухомих об'єктів за відеоданими, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorГамоцький, Зіновій Віталійович
dc.date.accessioned2024-02-21T12:07:38Z
dc.date.available2024-02-21T12:07:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є відеоряд з транспортом, отримані з БПЛА. Предметом дослідження є методи препроцесингу зображень, розпізнавання та відстеження багатьох об’єктів. Метою роботи є підвищення якості розпізнавання та відстеження транспорту за відеорядом з БПЛА через використання методів препроцесингу зображень. Розроблення системи препроцесингу, розпізнавання та відстеження транспорту. Завдання: огляд переваг і недоліків сучасних підходів до розпізнавання об’єктів на зображенні; огляд існуючих рішень для відстеження багатьох об’єктів за відеорядом; розробка системи для розпізнавання і відстеження техніки в режимі реального часу на основі YOLOv8 та BYTE Track; проведення дослідження ефективності розробленої системи з різними методами препроцесингу зображення на обраному наборі даних. Основні результати: розроблено системи для розпізнавання і відстеження техніки в режимі реального часу на основі YOLOv8 та BYTE Track; підвищено середню точність розпізнавання об’єктів мережі YOLOv8 завдяки використанню мережі Deblur GAN для видалення розмиття. Практичне значення дослідження полягає у створенні системи для швидкого та точного розпізнавання і відстеження техніки в режимі реального часу, використовуючи камеру БПЛА.
dc.description.abstractotherThe object of the research is video sequences of vehicle obtained from UAVs. The subject of the research includes image preprocessing methods, object detections, and multi-object tracking. Research aim is improvement of the quality of vehicle detection and tracking in UAV video sequences through the using of image preprocessing methods. Development of a system for preprocessing, recognition, and tracking of vehicles. Tasks: overview of the advantages and disadvantages of modern approaches to object detection in images; review of existing solutions for multi-object tracking in video sequences; development of a real-time system for detection and tracking vehicles based on YOLOv8 and BYTE Track; conducting research on the performance of the developed system with different image preprocessing methods on the selected dataset. The main results: systems for real-time detection and tracking of vehicles based on YOLOv8 and BYTE Track were developed; the average accuracy of object recognition in the YOLOv8 network was improved by using the Deblur GAN network to remove blurring. The practical significance of the research lies in the creation of a system for fast and accurate detection and tracking of different vehicles in real-time using UAV’s cameras.
dc.format.extent126 с.
dc.identifier.citationГамоцький, З. В. Інтелектуальне виявлення та відстеження рухомих об'єктів за відеоданими, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Гамоцький Зіновій Віталійович. – Київ, 2024. – 126 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64848
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрозпізнавання об’єктів
dc.subjectвідстеження багатьох об’єктів
dc.subjectметоди препроцесингу зображень
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectyolo
dc.subjectbyte track
dc.subjectбезпілотні літальні апарати
dc.subjectрозпізнавання техніки
dc.subjectobject detection
dc.subjectmulti-object tracking
dc.subjectimage preprocessing methods
dc.subjectdeep learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectunmanned aerial vehicles
dc.subjectvehicle recognition
dc.subject.udc[004.89:004.932.031.43](043.3)
dc.titleІнтелектуальне виявлення та відстеження рухомих об'єктів за відеоданими, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hamotskyi_magistr.pdf
Розмір:
3.95 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 (ШІ)
Магістерські роботи