Ідентифікація транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorСмульський, Дмитро Ігорович
dc.date.accessioned2024-10-30T13:30:01Z
dc.date.available2024-10-30T13:30:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 101 с., 30 рис., 6 табл., 32 посилання, 1 додаток. Об’єкт дослідження – зображення з камери БПЛА. Предмет дослідження – ідентифікація об’єктів на зображеннях з камери БПЛА. Мета роботи – розробка програмного забезпечення для ідентифікації транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА. У сучасному світі безпілотні літальні апарати (БПЛА) відіграють важливу роль в багатьох галузях, включаючи військову, цивільну та наукову сфери. Зокрема, використання БПЛА для розвідки та моніторингу потребує ефективних методів ідентифікації об'єктів на отриманих зображеннях. Однією з ключових задач є розробка алгоритмів та програмного забезпечення, що здатні автоматично розпізнавати різні типи об'єктів, такі як транспортні засоби та броньована техніка, на зображеннях, отриманих з камер БПЛА. Важливість цієї технології особливо зростає в умовах бойових дій, де швидка та точна ідентифікація об'єктів може врятувати життя та забезпечити успіх операцій. У роботі розглянуто сучасні методи комп'ютерного зору, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN), які використовуються для обробки та аналізу зображень. Описано архітектури моделей R-CNN та YOLO, що є основними інструментами для задач об'єктної детекції. На основі цих моделей було розроблено програмний продукт, який пройшов навчання на маркованих зображеннях, зроблених з камери реального дрона, та продемонстрував високу точність ідентифікації транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з БПЛА.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 101 p., 30 figures, 6 tables, 32 references, 1 appendix. The object of the study is an images from a UAV camera. The subject of research is identification of objects in images from a UAV camera. The purpose of the work is to develop software for identifying vehicles and armored vehicles in images from a UAV camera. In today's world, unmanned aerial vehicles (UAVs) play a crucial role in various fields, including military, civil, and scientific sectors. In particular, the use of UAVs for reconnaissance and monitoring requires effective methods for identifying objects in the obtained images. One of the key tasks is to develop algorithms and software capable of automatically recognizing various types of objects, such as vehicles and armored vehicles, in images captured by UAV cameras. The importance of this technology is especially heightened in combat situations, where quick and accurate identification of objects can save lives and ensure the success of operations. The work examines modern computer vision methods, particularly convolutional neural networks (CNN), which are used for image processing and analysis. The architectures of R-CNN and YOLO models, which are the primary tools for object detection tasks, are described. Based on these models, a software product was developed, trained on annotated images taken from a real drone camera, and demonstrated high accuracy in identifying vehicles and armored vehicles in UAV images.
dc.format.extent101 с.
dc.identifier.citationСмульський, Д. І. Ідентифікація транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Смульський Дмитро Ігорович. – Київ, 2024. – 101 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70271
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectідентифікація об’єктів
dc.subjectбпла
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectr-cnn
dc.subjectyolo
dc.subjectросійсько-українська війна
dc.subjectтранспортні засоби
dc.subjectброньована техніка
dc.subjectфайн-тюнінг
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectobject detection
dc.subjectuav
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectrussian war in ukraine
dc.subjecttransport
dc.subjectarmored vehicles
dc.subjectfine tuning
dc.titleІдентифікація транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Smulskyi_bakalavr.pdf
Розмір:
2.88 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 (ШІ)
Бакалаврські роботи