Система розпізнавання дорожніх знаків з відеореєстратора та моніторингу поведінки водія

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДорошенко, Анатолій Юхимович
dc.contributor.authorГоворуха, Максим Анатолійович
dc.date.accessioned2025-01-22T13:40:19Z
dc.date.available2025-01-22T13:40:19Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПояснювальна записка магістерської дисертації складається з чотирьох розділів, містить 30 таблиць, 9 додатків та 23 джерела – загалом 128 сторінок. Об`єкт дослідження: інтелектуальні системи у сфері цифрових асистентів водія, що використовують комп’ютерний зір і машинне навчання. Мета магістерської дисертації: підвищення точності та ефективності розпізнавання дорожніх знаків на відеозаписах зі смартфона чи реєстратора шляхом розроблення інтелектуальної системи, що здійснюватиме виявлення та відображення знаків, їхнього розташування на карті, стилю водіння в мобільному додатку та сприятиме підвищенню доступності асистентів водія без додавання додаткового обладнання. У першому розділі було проведено аналіз принципів роботи систем допомоги водієві, а також розглянуто популярні рішення, такі як Tesla Autopilot, Mobileye та Waymo. У другому розділі було виконано проектування системи, визначено тип та архітектуру нейронної мережі, інструменти для її реалізації, а також реалізації клієнтської та серверної частин. У третьому розділі було реалізовано основні компоненти системи, включаючи нейронну мережу для розпізнавання дорожніх знаків, серверну частину з обробкою даних та клієнтський застосунок для взаємодії з користувачем. Також було виконано тестування системи та надано інструкцію використання. У четвертому розділі проаналізовано ринок бюджетних ADAS-систем, визначено цільові групи, конкурентні переваги продукту та перспективи його комерціалізації. Розглянуто стратегії розвитку й інтеграції в корпоративні екосистеми. Результати дослідження демонструють створення доступної та ефективної системи, здатної підвищити безпеку дорожнього руху та спростити впровадження технологій у повсякденне водіння.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the master's thesis consists of four sections, contains 30 table, 9 applications and 23 sources - a total of 128 pages. The object of study: intelligent systems in the field of digital driver assistants that use computer vision and machine learning. The aim of the master`s dissertation: improving the accuracy and efficiency of road sign recognition on videos from a smartphone or dashcam by developing an intelligent system that will detect and display signs, their location on the map, driving style in a mobile application, and will help increase the availability of driver assistants without the need for additional equipment. The first section analysed the principles of driver assistance systems and reviewed popular solutions such as Tesla Autopilot, Mobileye, and Waymo. In the second section, the system was designed, the type and architecture of the neural network, tools for its implementation, as well as the implementation of the client and server parts were determined. In the third chapter, the main components of the system were implemented, including the neural network for road sign recognition, the server part with data processing, and the client application for user interaction. The system was also tested and a user manual was provided. Section 4 analyses the market for low-cost ADAS systems, identifies target groups, competitive advantages of the product, and prospects for its commercialisation. Strategies for development and integration into corporate ecosystems are considered. The results of the study demonstrate the creation of an affordable and effective system that can improve road safety and simplify the introduction of technology into everyday driving.
dc.format.extent128 с.
dc.identifier.citationГоворуха, М. А. Система розпізнавання дорожніх знаків з відеореєстратора та моніторингу поведінки водія : магістерська дис. : 126 «Інформаційні системи та технології» / Говоруха Максим Анатолійович. – Київ, 2024. – 128 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72122
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрозпізнавання
dc.subjectдорожній знак
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectсистема
dc.subjectцифровий асистент
dc.subjectводій
dc.subject.udc004.931
dc.titleСистема розпізнавання дорожніх знаків з відеореєстратора та моніторингу поведінки водія
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Govoruha_magistr.pdf
Розмір:
4.73 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