Прогноз траєкторії учасників дорожнього руху з використанням кількох камер

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorЗагній, Єгор Васильович
dc.date.accessioned2023-04-12T08:18:16Z
dc.date.available2023-04-12T08:18:16Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 114 с., 25 табл., 10 рис., 19 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача прогнозування траєкторій. Предмет дослідження – алгоритми та моделі прогнозування траєкторій. За останні 10 років людство досягло значного успіху у галузі штучного інтелекту. Це стало можливим завдяки значному зростанню обчислюваних потужностей комп’ютерів, завдяки чому з’явилася можливість тренувати великі нейронні мережі. Штучний інтелект вже є частиною звичного життя людей. Одним з напрямком штучного інтелекту є створення автопілотів для машин. Створення автопілоту неможливо без розв’язання задачі розпізнавання машин і пішоходів навколо машини, знаходження відстаней до них, відслідковування переміщення цих об’єктів, побудови карти з висоти пташиного польоту з розміщенням на ній цих об’єктів, та прогнозуванням траєкторій сусідніх машин. Метою роботи є дослідження й порівняння різних методів, моделей, структур нейронних мереж для вирішення кожної з підзадач: розпізнавання об’єктів навколо машини, знаходження відстаней до них, побудови виду з висоти пташиного польоту навколо машини, відслідковування переміщення кожного об’єкта та прогнозування траєкторій об’єктів.uk
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 114 p., 25 tab., 10 fig., 19 references, 1 appendix. The object of research is the task of forecasting trajectories. The subject of research is algorithms and models of trajectory forecasting. Over the past 10 years, humanity has made significant progress in the field of artificial intelligence. This became possible due to the significant increase in computing power of computers, which made it possible to train large neural networks. Artificial intelligence is already a part of people's everyday life. One of the directions of artificial intelligence is the creation of autopilots for cars. Creating an autopilot is impossible without solving the problem of recognizing cars and pedestrians around the car, finding the distances to them, tracking the movement of these objects, building a map from a bird's eye view with the location of these objects on it, and predicting the trajectories of nearby cars. The purpose of the work is to research and compare different methods, models, structures of neural networks for solving each of the sub-tasks: recognizing objects around the car, finding distances to them, building a bird's-eye view around the car, tracking the movement of each object and predicting trajectories objects.uk
dc.format.extent80 с.uk
dc.identifier.citationЗагній, Є. В. Прогноз траєкторії учасників дорожнього руху з використанням кількох камер : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Загній Єгор Васильович. - Київ, 2022. - 80 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54505
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectрозпізнавання об'єктівuk
dc.subjectоцінка відстанейuk
dc.subjectвідслідкування об'єктівuk
dc.subjectпрогноз траєкторіїuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleПрогноз траєкторії учасників дорожнього руху з використанням кількох камерuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи