Інтелектуальна система для розпізнавання дорожніх знаків у робототехнічних системах
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Інтелектуальна система для розпізнавання дорожніх знаків у робототехнічних системах. Проєкт містить 74 с. тексту, 36 рисунків, 5 таблиць, посилання на 16 літературних джерел, 1 додаток та 4 кресленики.
Об’єктом розробки є інтелектуальна система для детекції та класифікації дорожніх знаків в режимі реального часу на мобільних пристроях. Мета розробки — підвищення автономності та безпеки робототехнічних систем шляхом створення програмного застосунку для надання їм можливості інтерпретувати дорожні знаки. У дипломному проєкті розроблено програмний прототип мобільного застосунку. Проведено аналіз предметної області та обґрунтовано вибір архітектури на основі глибокого навчання для досягнення оптимального балансу між швидкістю та точністю на пристроях з обмеженими ресурсами. Описано процес підготовки даних на основі датасету GTSDB, навчання моделі за допомогою PyTorch та Ultralytics, її подальшу конвертацію у формат TensorFlow Lite. Реалізація застосунку виконана на мові Kotlin з використанням CameraX API для роботи з камерою, а користувацький інтерфейс побудовано за допомогою XMLрозмітки. Отримані результати демонструють працездатність системи, яка в реальному часі обробляє відеопотік, розпізнає дорожні знаки та візуалізує результати. Такий програмний компонент може бути використаний в автономних мобільних роботах, безпілотних транспортних засобах або як елемент систем допомоги водію.
Опис
Ключові слова
розпізнавання дорожніх знаків, комп’ютерний зір, глибоке навчання, робототехніка, YOLO, Android, Tensorflow lite, road sign rcognition, computer vision, deep learning, robotics
Бібліографічний опис
Хатковий, І. С. Інтелектуальна система розпізнавання дорожніх знаків у робототехнічних системах : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Хатковий Іван Сергійович. – Київ, 2025. – 82 с.