Розпiзнавання об’єктiв на iнфрачервоних зображеннях з дронiв

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолiй Єпiфанович
dc.contributor.authorХолявко, Микита Володимирович
dc.date.accessioned2024-10-30T13:55:40Z
dc.date.available2024-10-30T13:55:40Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 96 с., 33 рис., 17 табл., 37 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослiдження – пари зображень та об’єктiв на них. Предмет дослiдження – нейронi мережi для видiлення об’єктiв на зображеннях. Мета дослiдження – створити нейрону мережу, що зможе з високою точнiстю видiляти об’єкти на iнфрачервоних зображеннях. У останнi десятирiччя безпiлотники показали свою ефективнiсть як зброя. Тому розроблюються методи для боротьби з ними. Основним з цих методiв є системи радiоборотьби. Такi системи перешкоджають зв’язку дрону з оператором, а тому роблять безпiлотники менш ефективними. Щоб протидiяти таким системам можливо додати систему донаведення до дронiв, щоб вони могли обирати та вражати цiлi самостiйно. Головною компонентою цiєї системи донаведення є моделi детекцiї об’єктiв. Тому метою цiєї роботи є створити модель, що зможе точно видiляти об’єкти на iнфрачервоних зображеннях. У результатi цiєї роботи було отримано модель, що може точно знайти позицiї бiльше нiж 10 об’єктiв на одному зображеннi. В подальшому результати роботи програми можливо поєднати з системою навiгацiї дронiв, щоб побудувати систему донаведення. За допомогою функцiонально-вартiсного аналiзу було обрано методи побудови нейроної мережi, що дозволяють максимально зменшити цiну всiєю системи.
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 96 pages, 33 figures, 17 tables, 37 references, 1 appendix. The object of the study is pairs of images and labeled objects on them. The subject of the research is object detection neural networks. The purpose of the work is to build model that can accurately detect objects on infrared images. In the last decades UAVs have shown its effectiveness as a weapons. Therefore methods to fight with them are actively developed. One of the main ways is electronic warfare systems. Such systems prevent communication between UAV and the operator. To make this systems less effective it is possible to add autopiloting system to UAVs. Main component of this system is object detection model. Thus, main goal of this work is to create model that can accurately detect objects on infrared images. The result of this work is a model that can accurately find positions of more than 10 objects on one image. In the future results of work of this model can be used in drone navigation system to build autopiloting system. With the use of functional-cost analysis methods for creating object detection model with minimal costs were selected.
dc.format.extent96 с.
dc.identifier.citationХолявко, М. В. Розпiзнавання об’єктiв на iнфрачервоних зображеннях з дронiв : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Холявко Микита Володимирович. – Київ, 2024. – 96 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70279
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectнейронi мережi
dc.subjectдетекцiя об’єктiв
dc.subjectкомп’ютерний зiр
dc.subjectдрони
dc.subjectdeep learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectobject detection
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectuavs
dc.titleРозпiзнавання об’єктiв на iнфрачервоних зображеннях з дронiв
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kholiavko_bakalavr.pdf
Розмір:
16.68 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 (ММСА)
Бакалаврські роботи