Система розпізнавання спеціальних об’єктів для БПЛА на базі YOLO

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАнікін, Володимир Костянтинович
dc.contributor.authorБелінський, Максим Андрійович
dc.date.accessioned2025-11-12T09:56:13Z
dc.date.available2025-11-12T09:56:13Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractСистема розпізнавання спеціальних об’єктів для БПЛА на базі YOLO Проєкт містить 61 с. тексту, 27 рисунків, 1 таблицю, 15 посилання на літературні джерела, 1 додаток та 4 конструкторських документів. Об’єктом розробки є система для виявлення та класифікації різних типів спеціального транспорту на основі аналізу фото даних. Мета розробки - створення ефективної системи розпізнавання об’єктів для БПЛА, здатної функціонувати з високою швидкістю та точністю, для застосування в аеромоніторингу, системах безпеки, логістиці та картографуванні. У дипломному проєкті проведено аналіз предметної області, розглянуто виклики, пов'язані з розпізнаванням транспортних засобів. Здійснено огляд існуючих методів комп'ютерного зору та архітектур глибокого навчання, на основі якого обґрунтовано вибір моделі YOLOv11 для реалізації системи. Отримана система забезпечує розпізнавання спеціальних об’єктів зображень які були зроблені з БПЛА. Система може бути впроваджена у промислові та логістичні комплекси.
dc.description.abstractotherSpecial Object Recognition System for UAVs Based on YOLO. The project contains 61 pages of text, 27 figures, 1 table, links to 15 references to literary sources, annexes and 4 design documents. The object of development is a system for detecting and classifying various types of special transport based on the analysis of photo data. The goal of the development is to create an effective object recognition system for UAVs, capable of operating with high speed and accuracy, for use in aerial monitoring, security systems, logistics, and mapping. The graduation project analyzes the subject area and considers the challenges associated with vehicle recognition. It reviews existing computer vision methods and deep learning architectures, which justify the choice of the YOLOv11 model for implementing the system. The resulting system provides recognition of special objects in images taken from UAVs. The system can be implemented in industrial and logistics complexes.
dc.format.extent68 с.
dc.identifier.citationБелінський, М. А. Система розпізнавання спеціальних об’єктів для БПЛА на базі YOLO : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Белінський Максим Андрійович. – Київ, 2025. – 68 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77198
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectБПЛА
dc.subjectрозпізнавання об’єктів
dc.subjectаерофотознімки
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectYOLO
dc.subjectUAV object recognition
dc.subjectaerial photographs
dc.subjectmachine learning
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.titleСистема розпізнавання спеціальних об’єктів для БПЛА на базі YOLO
dc.title.alternativeSpecial Object Recognition System for UAVs Based on YOLO
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Belinskyi_bakalavr.pdf
Розмір:
2.44 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

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи