Система виявлення дефектів сонячних панелей на основі термальних зображень із використанням моделей глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2026
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 120 с., 15 табл., 25 рис., 4 додатки, 12 джерел.
Дипломна робота присвячена розробці системи виявлення дефектів сонячних панелей на основі термальних зображень із використанням моделей глибокого навчання. Обʼєктом дослідження є процес автоматизованого знаходження дефектів сонячних панелей на термальних зображеннях за допомогою архітектури YOLO. Предметом дослідження є застосування методів глибокого навчання для вирішення задачі детекції обʼєктів за допомогою термальних зображень сонячних панелей. Метою роботи є побудова та налаштування моделі глибокого навчання, здатної ефективно знаходити та класифікувати дефекти сонячних панелей на термальних знімках, забезпечуючи високу точність детекції та класифікації. Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в інструментах автоматизованого контролю технічного стану сонячних панелей у звʼязку зі стрімким і постійним ростом розгортання та використання сонячних електростанцій в особистих та промислових цілях. У результаті виконання роботи було реалізовано програмний продукт на мові програмування Python, що забезпечує автоматизовану детекцію дефектів сонячних панелей. Інтерфейс розробленого застосунку орієнтований на кінцевого користувача та є інтуїтивно зрозумілим.
Опис
Ключові слова
комп’ютерний зір, згорткові нейронні мережі, класифікація зображень, детекція об’єктів, термальні зображення, дефекти сонячних панелей, computer vision, convolutional neural networks, image classification, object detection, thermal imaging, solar panel defects
Бібліографічний опис
Безкоровайний, Н. О. Система виявлення дефектів сонячних панелей на основі термальних зображень із використанням моделей глибокого навчання : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Безкоровайний Назарій Олександрович. – Київ, 2026. – 120 с.