Розробка веб-додатку для фіксації дотримання карантинних обмежень з використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКухарєв, Сергій Олександрович
dc.contributor.authorЄлисєєва, Анастасія Віталіївна
dc.date.accessioned2023-09-15T16:07:21Z
dc.date.available2023-09-15T16:07:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractЗагальний обсяг роботи 109 с., 53 рис., 1 таблиця, 2 додатки, 28 джерел. Ключові слова: COVID-19, Python, TensorFlow, OpenCV, Keras, ML Тема дослідження стосується розробки веб-додатку для фіксації карантинних обмежень з використанням нейронних мереж. Метою даного дослідження є створення ефективного і швидкого інструменту, який спрощуватиме та покращуватиме фіксацію карантинних обмежень, зокрема носіння масок на обличчі. У зв'язку з продовженням поширення COVID-19 та необхідністю забезпечення безпеки громадського здоров'я, контроль за дотриманням карантинних обмежень стає важливим завданням. Використання нейронних мереж, зокрема Convolutional Neural Network (CNN), має великий потенціал у визначенні наявності масок на обличчі. CNN є потужним інструментом машинного навчання, здатним автоматично розпізнавати та класифікувати образи з високою точністю. Він ефективно впорається з обробкою зображень, дозволяючи швидко та надійно виявляти носіння масок. Результатом дослідження буде створення функціонального веб-додатку, який забезпечуватиме візуальне розпізнавання масок на обличчі з використанням нейронних мереж. Додаток буде інтегрований з веб-камерами або зображеннями, що надходять з фотоапаратів, і автоматично визначатиме наявність масок на обличчі користувачів. Він зможе надати реальночасний аналіз та статистику щодо дотримання карантинних обмежень. Цей додаток буде особливо корисним для медичних установ, лікарень, поліклінік та інших місць, де дотримання карантинних обмежень є критично важливим. Впровадження такого додатку сприятиме покращенню контролю за захворюванням, забезпечить безпеку медичного персоналу та пацієнтів, а також допоможе зменшити поширення захворювання серед населення.uk
dc.description.abstractotherThe total volume of the work is 109 pages, 53 figures, 1 table, 2 appendices, 28 sources. Keywords: COVID-19, Python, TensorFlow, OpenCV, Keras, ML The research topic is the development of a web application for recording quarantine restrictions using neural networks. The purpose of this study is to create an effective and fast tool that will simplify and improve the recording of quarantine restrictions, including the wearing of face masks. With the continued spread of COVID-19 and the need to ensure public health safety, monitoring compliance with quarantine restrictions is becoming an important task. The use of neural networks, in particular Convolutional Neural Network (CNN), has great potential in detecting the presence of face masks. CNN is a powerful machine learning tool that can automatically recognize and classify images with high accuracy. It will efficiently handle image processing, allowing you to quickly and reliably detect the wearing of masks. The result of the research will be a functional web application that will provide visual recognition of facial masks using neural networks. The application will be integrated with webcams or camera images and will automatically detect the presence of masks on users' faces. It will be able to provide real-time analysis and statistics on compliance with quarantine restrictions. This application will be especially useful for medical institutions, hospitals, clinics, and other places where compliance with quarantine restrictions is critical. The introduction of such an application will help improve disease control, ensure the safety of medical staff and patients, and help reduce the spread of the disease among the population.uk
dc.format.extent109 с.uk
dc.identifier.citationЄлисєєва, А. В. Розробка веб-додатку для фіксації дотримання карантинних обмежень з використанням нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Єлисєєва Анастасія Віталіївна. – Київ, 2023. – 109 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60419
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectcovid-19uk
dc.subjectpythonuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectopen cvuk
dc.subjectkerasuk
dc.subjectmluk
dc.titleРозробка веб-додатку для фіксації дотримання карантинних обмежень з використанням нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Eliseeva_bakalavr.docx
Розмір:
9.39 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Бакалаврські роботи (ШІ)
COVID-19
Бакалаврські роботи