Класифікація та розпізнавання дефектів дорожнього покриття з використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorКорнійчук, Сергій Юрійович
dc.date.accessioned2024-10-08T09:40:45Z
dc.date.available2024-10-08T09:40:45Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 82 с., 33 рис., 6 табл., 18 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – нейронні мережі для розпізнавання та класифікації. Предмет дослідження – згорткові нейронні мережі для виявлення та класифікації пошкоджень дорожнього покриття. Мета роботи – отримати знання у сфері комп’ютерного зору про можливі рішення задач класифікації та розпізнавання. Застосувати отримані знання для розробки програми, що розпізнає та класифікує пошкодження на зображенні дорожнього покриття. Актуальність цієї теми дипломної роботи обумовлена великим практичним потенціалом автоматизації розпізнавання та класифікації дефектів дорожнього полотна, особливо в умовах обмежених ресурсів під час війни. Це дозволяє ефективніше розподіляти ресурси, забезпечує оперативне виявлення проблемних ділянок і знижує ризики ДТП. Така система може стати важливим інструментом для підтримки інфраструктури та безпеки на дорогах. В результаті роботи було проаналізовано види моделей, що розпізнають об’єкти, навчено та протестовано модель , а також реалізовано програмне забезпечення для цієї задачі.
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 82 p., 33 figures, 6 tables, 18 references, 1 appendix. The object of research is neural networks for recognition and classification. The subject of the study is convolutional neural networks for detection and classification of pavement damage. Purpose of the work to gain knowledge in the field of computer vision about possible solutions to classification and recognition problems. To apply the knowledge gained to develop a program that recognizes and classifies damage on a road surface image. The relevance of this thesis topic is due to the great practical potential of automating the recognition and classification of roadway defects, especially in conditions of limited resources during the war. This allows for more efficient allocation of resources, ensures prompt detection of problem areas, and reduces the risk of road accidents. Such a system can become an important tool for maintaining infrastructure and road safety. As a result, the types of models that recognize objects, trained and tested the model were analyzed and implemented software for this task.
dc.format.extent82 с.
dc.identifier.citationКорнійчук, С. Ю. Класифікація та розпізнавання дефектів дорожнього покриття з використанням нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Корнійчук Сергій Юрійович. – Київ, 2024. – 82 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69654
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectодноетапні моделі виявлення
dc.subjectрозпізнавання
dc.subjectасфальтне покриття
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectneural networks
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectone-stage detection models
dc.subjectrecognition
dc.subjectasphalt pavement
dc.titleКласифікація та розпізнавання дефектів дорожнього покриття з використанням нейронних мереж
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Korniichuk_bakalavr.pdf
Розмір:
3.53 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