Інтелектуальна система розпізнавання об’єктів за допомогою БПЛА

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКрилов, Євген Володимирович
dc.contributor.authorГрисюк, Дмитро Анатолійович
dc.date.accessioned2025-04-08T12:09:53Z
dc.date.available2025-04-08T12:09:53Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractТема є актуальною у зв’язку з необхідністю підвищення ефективності збору, аналізу та обробки даних у різних галузях, таких як екологія, сільське господарство, урбаністика, інфраструктурний моніторинг та інші. Метою дослідження є створення системи, що базується на сучасних архітектурах нейронних мереж, як YOLO, з оптимізацією для швидкої та точної обробки великих обсягів даних. Завдання включали аналіз існуючих методів, створення власного датасету, розробку алгоритмів розпізнавання об’єктів, а також інтеграцію системи в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого розпізнавання об’єктів за допомогою БПЛА. Предметом – алгоритми машинного навчання для аналізу зображень, а також методи обробки даних високої роздільної здатності. У роботі застосовувалися методи машинного навчання, зокрема глибоких нейронних мереж, а також технології обробки великих зображень із використанням алгоритмів розбиття на тайли. Наукова новизна полягає у створенні адаптивної системи, що інтегрує сучасні алгоритми YOLO для роботи з аерофотознімками. Практичне значення роботи полягає у можливості впровадження системи в реальні сценарії, наприклад для моніторингу інфраструктури, оцінки стану природних ресурсів і розв’язання задач екологічного управління.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of four sections, contains 24 table, 9 applications and 54 sources - a total of 135 pages. The object of study: the process of automated object recognition using UAV. The aim of the diploma project: create a system based on modern neural network architectures, such as YOLO, with optimization for fast and accurate processing of large amounts of data. In the first section, reviewed the context and the problem of an intelligent object recognition system using UAV. In the second section, an overview of existing solutions and software tools for object recognition using UAV was conducted. In the third section, selected a technological basis for the implementation of own system. The fourth section describes the design, development, and preparation of software tools for an intelligent object recognition system. In the fifth section, tested the intelligent object recognition system. In the sixth section, created a startup project based on an intelligent object recognition system using a UAV.
dc.format.extent126 с.
dc.identifier.citationГрисюк, Д. А. Інтелектуальна система розпізнавання об’єктів за допомогою БПЛА : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Грисюк Дмитро Анатолійович. – Київ, 2024. – 126 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/73285
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрозпізнавання об’єктів
dc.subjectаерофотознімки
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectтайлова обробка
dc.subjectавтоматизація
dc.subject.udc004.93
dc.titleІнтелектуальна система розпізнавання об’єктів за допомогою БПЛА
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Grysiuk_magistr.pdf
Розмір:
3.97 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