Мобільний додаток активного відстеження дорожніх об'єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПустовіт, Олександр Михайлович
dc.contributor.authorТрибушенко, Артем Сергійович
dc.date.accessioned2023-08-03T13:01:13Z
dc.date.available2023-08-03T13:01:13Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractЦя дипломна робота містить поглиблене дослідження в галузі безпілотних автомобілів з акцентом на алгоритмах виявлення об’єктів. Він досліджує історію нейронних мереж і представляє вступ до сучасного стану в цій галузі, що швидко розвивається. Потім робота переходить до навчання та перевірки моделі машинного навчання YOLO на наборі даних KITTI з метою досягнення точного та надійного виявлення об’єктів у сценаріях реального світу. Продуктивність моделі ретельно оцінюється, і після перевірки її ефективності експортується та розгортається в програмі Android. Додаток демонструє можливості обробки зображень у реальному часі, демонструючи успішну інтеграцію та результати висновків навченої моделі. Загалом ця дипломна робота підкреслює важливість виявлення об’єктів у контексті безпілотних автомобілів і демонструє практичність розгортання таких моделей у програмах реального часу.uk
dc.description.abstractotherThis diploma work provides an in-depth investigation into the field of self-driving cars, with a focus on object detection algorithms. It explores the history of neural networks and presents an introduction to the current state of the art in this rapidly evolving field. The work then progresses to the training and validation of a YOLO machine learning model on the KITTI dataset, aimingto achieve accurate and reliable object detection in real-world scenarios. The model's performance is thoroughly evaluated, and after ensuring its effectiveness, it is exported and deployed within an Android application. The application demonstrates real-time image processing capabilities, showcasing the successful integration and inference results of the trained model. Overall, this diploma work highlights the significance of object detection in the context of self-driving cars and demonstrates the practicality of deploying such models in real-time applications.uk
dc.format.extent175 с.uk
dc.identifier.citationТрибушенко, А. С. Мобільний додаток активного відстеження дорожніх об'єктів : дипломний проект ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Трибушенко Артем Сергійович. - Київ, 2023. - 175 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58895
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмобільний додатокuk
dc.subjectбезпілотні автомобіліuk
dc.subjectалгоритм виявлення об’єктівuk
dc.subjectAndroiduk
dc.subjectKITTIuk
dc.subjectYOLOuk
dc.subjectAndroidSDKuk
dc.titleМобільний додаток активного відстеження дорожніх об'єктівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Trybushenko_bakalavr.pdf
Розмір:
3.12 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ОТ)
Бакалаврські роботи