Метод визначення учасників і кадру моменту дорожньо- транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Човган, Іванна Олександрівна
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Структура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить посилання на 23 джерела, 18 рисунків та 9 таблиць. Основна частина роботи викладена на 76 сторінках.
Актуальність. Дорожньо-транспортні пригоди становлять серйозну проблему для суспільства та економіки, що призводить до великих людських та матеріальних втрат. Сучасні технології можуть бути використані для зменшення кількості дорожньо-транспортних пригод та поліпшення безпеки на дорозі. Одним із способів досягнення цієї мети є використання технологій машинного навчання для виявлення та аналізування відеозаписів з камер спостереження.
Дослідження методу визначення учасників та кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди на основі машинного навчання має велику актуальність у зв'язку зі зростанням кількості транспортних пригод на дорогах. Використання вхідного відеопотоку може значно спростити процес визначення учасників та кадру моменту пригоди, що може збільшити швидкість реакції служб аварійної допомоги і поліції.
Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка методу визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання.
Завдання наукового дослідження:
– провести пошук та аналіз вихідних матеріалів;
– виявити існуючі системи з подібним функціоналом;
– провести пошук засобів розробки;
– розробити структуру програмного продукту та спланувати взаємодію користувача з системою;
– розробити програмний продукт, який буде відповідати вимогам;
– провести тестування програмного продукту та перевірити його на працездатність.
Об’єктом дослідження є використання технологій машинного навчання, зокрема глибинного навчання та нейромереж, для розв'язання задачі визначення учасників та кадру моменту пригоди.
Предметом дослідження є метод на основі машинного навчання для задачі визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком.
Методи дослідження. У магістерській дисертації розглядається використання передових методів машинного навчання та обробки відеоданих для ідентифікації учасників і визначення моментів дорожньо-транспортних пригод.
Особливий акцент робиться на застосуванні глибоких нейронних мереж, зокрема конволюційних нейронних мереж, а також інших алгоритмів машинного навчання, використовуючи програмні мови та інструменти, як-от Python, Keras, а також використання веб-фреймворків для реалізації інтерфейсу користувача.
Практичне значення одержаних результатів у цій магістерській дисертації полягає у створенні інноваційного інструменту, який може бути застосований для поліпшення дорожньої безпеки та ефективності розслідувань ДТП. Розроблений метод ідентифікації учасників і визначення моментів аварій через аналіз відеопотоків забезпечує швидше та точніше виявлення обставин пригоди, що важливо для правоохоронних органів та служб екстреної допомоги. Також цей підхід може бути використаний у системах моніторингу дорожнього руху, сприяючи профілактиці аварій та підвищенню безпеки на дорогах.
Ключові слова: CNN, нейронні мережі, веб-застосунок, штучний інтелект, дорожньо-транспортні пригоди, класифікація, відеопотік.
Опис
Ключові слова
CNN, нейронні мережі, веб-застосунок, штучний інтелект, дорожньо-транспортні пригоди, класифікація, відеопотік
Бібліографічний опис
Човган, І. О. Метод визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Човган Іванна Олександрівна. – Київ, 2024. – 101 с.