Визначення орієнтації об’єкта за допомогою машинного навчання на основі ключових точок
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 95 с., 10 табл., 34 рис., 2 додатки, 41 джерело.
Об'єкт дослідження – процес автоматизованого аналізу візуальної інформації в інтелектуальних інформаційних системах. Предмет дослідження – методи машинного навчання, зокрема згорткові нейронні мережі, для визначення орієнтації об’єкта за зображенням на основі ключових точок. Мета роботи – реалізувати та використати підхід до автоматичного визначення орієнтації об’єкта на зображенні з використанням глибинного навчання з використанням ключових точок. Методи дослідження – згорткові нейронні мережі, комп’ютерний зір, машинне навчання, генетичні алгоритми. Актуальність – зростання можливих сфер використання точного визначенні орієнтації об’єктів в реальному часі. Результати роботи – проведено дослідження та порівняння різних архітектур для прогнозу ключових точок. Порівняно різні версії YOLO-pose. Експериментально підібрано оптимальний розмір вхідних зображень для обраного набору даних, реалізовано програмний продукт на мові програмування Python на основі YOLOv8-pose, оптимізовано гіперпараметри, здійснено визначення орієнтації об’єктів з достатньою точністю, проведено функціонально-вартісний аналіз рішення. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – вдосконалення архітектури моделі, дослідження тривимірної орієнтації, розширення наборів даних, інтеграція у практичні автоматизовані системи.
Опис
Ключові слова
методи машинного навчання, згорткові мережі, ключові точки, машинний зір, yolo, визначення орієнтації об’єкта., machine learning methods, convolutional networks, key points, machine vision, yolo, object orientation detection
Бібліографічний опис
Шадевський, А. Е. Визначення орієнтації об’єкта за допомогою машинного навчання на основі ключових точок : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Шадевський Андрій Едуардович. – Київ, 2025. – 95 с.