Розробка системи візуального ідентифікування транспорту в режимі реального часу з використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановська, Леся Валеріївна
dc.contributor.authorБут, Ігор Олегович
dc.date.accessioned2023-09-16T15:11:45Z
dc.date.available2023-09-16T15:11:45Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 122 ст., 60 рис., 6 табл., 1 додаток, 45 джерел. Об'єктом досліджень є автомобільний транспорт різних категорій з номерними знаками на кадрах з відеокамери. Предметом досліджень є згорткові нейроні мережі для виявлення об'єктів та їх розпізнавання. Програма написана мовою Python. Актуальність роботи полягає в тому що в світі активно впроваджуються різні системи для спрощення методів оплати за користування платними автодорогами. Комп'ютерні рішення, такі як розпізнавання номеру транспортного засобу, дозволяють замінити потребу в будь-яких спеціальних пропускних пунктах, додаткових приладах чи інших видах перепусток. Метою даної роботи є розробка програмного забезпечення для керування системою, яка може містити декілька камер для автоматичного розпізнавання транспортного засобу в режимі реального часу всіма камерами. Система повинна автоматично ідентифікувати проїжджаючий транспортний засіб за його номером та класифікувати за його типом. В результаті роботи було досліджено різновиди моделей для виявлення об’єктів, навчено та протестовану вибрану модель, реалізовано систему розпізнавання в режимі реального часу.uk
dc.description.abstractotherThesis: 122 pages, 60 figures, 6 tables, 1 appendix, 45 sources. The object of research is motor vehicles of different categories with license plates on the video camera footage. The subject of research is convolutional neural networks for object detection and recognition. The program is written in Python. The relevance of the work lies in the fact that various systems are being actively implemented in the world to simplify payment methods for using toll roads. Computer solutions, such as vehicle license plate recognition, can replace the need for any special checkpoints, additional devices, or other types of passes. The aim of this work is to develop software to control a system that can contain multiple cameras to automatically recognize a vehicle in real time by all cameras. The system should automatically identify a passing vehicle by its license plate number and classify it by its type. As a result of the work, we investigated the types of models for object detection, trained and tested the selected model, and implemented a real-time recognition system.uk
dc.format.extent122 с.uk
dc.identifier.citationБут, І. О. Розробка системи візуального ідентифікування транспорту в режимі реального часу з використанням нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бут Ігор Олегович. – Київ, 2023. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60439
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectодноетапні моделі виявленняuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectone-stage detection modelsuk
dc.titleРозробка системи візуального ідентифікування транспорту в режимі реального часу з використанням нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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