Аналіз та ідентифікація автомобільного трафіку відносно транспортного засобу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавастьянов, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorНікітін, Владислав Олегович
dc.date.accessioned2021-11-30T13:41:40Z
dc.date.available2021-11-30T13:41:40Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 101 pages, 44 figures, 7 tables, 2 appendices, 18 sources. The object of the study is car traffic recorded by a camera from a video recorder installed on the vehicle. The subjects of research are artificial intelligence methods, neural networks and models of combinations of neural networks used to identify physical objects, including vehicles that can be uniquely identified by a license plate, neural networks and methods that can be used to more accurately define license plate text. Research methods are methods of artificial intelligence, methods of classification and regression of machine learning, neural networks. Relevance is the challenge of building a model that has the potential to be widely used to improve many traffic services The results of the work - a model is created that uniquely identifies the transport license plate in the frame, if the expansion of the image allows a person to do so. Ways of further development - collecting more diverse data to improve the accuracy of the model, creating a user-friendly interface with different services, reducing the amount of memory occupied by the model.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 101 ст., 45 рис, 7 табл., 2 дод., 18 джерел. Об’єкт дослідження – автомобільний трафік, зафіксований за допомогою камери із відеореєстратора встановленого на транспортному засобі. Предмет дослідження – методи штучного інтелекту, нейронні мережі та моделі з комбінацій нейронних мереж, які використовуються для ідентифікації фізичних об’єктів, зокрема транспортних засобів, що можуть однозначно ідентифікуватися за допомогою номерного знаку, та нейронні мережі та методи, що можуть бути використані для якомога більш точного визначення тексту номерного знаку. Методи дослідження – методи штучного інтелекту, методи класифікації та регресії машинного навчання, нейронні мережі. Актуальність – задача побудови моделі, що може потенціально мати широке використання для покращення багатьох сервісів пов’язаних з дорожнім рухом. Результати роботи – створена модель, що однозначно ідентифікує транспортний номерний знак по кадру, якщо розширення зображення це дозволяє зробити людині. Шляхи подальшого розвитку – збір більш різноманітних даних для покращення точності моделі, створення зручного для використання різними сервісами інтерфейсу, зменшення об’єму пам’яті, що займає модель.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationНікітін, В. О. Аналіз та ідентифікація автомобільного трафіку відносно транспортного засобу : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Нікітін Владислав Олегович. – Київ, 2021. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45314
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectідентифікація транспортного засобуuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз трафікуuk
dc.subjectvehicle identificationuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjecttraffic analysisuk
dc.titleАналіз та ідентифікація автомобільного трафіку відносно транспортного засобуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nikitin_bakalavr.pdf
Розмір:
9.8 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи