Поліщук, Михайло МиколайовичСтратонов, Олександр Сергійович2025-03-112025-03-112024Стратонов, О. С. Система розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів за допомогою ШІ : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Стратонов Олександр Сергійович. – Київ, 2024. – 106 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72832Стрімкий розвиток штучного інтелекту створює унікальні можливості для підвищення ефективності та автоматизації у багатьох сферах діяльності, зокрема розпізнавання та класифікації автомобілів на основі зображень або відеоматеріалів. Актуальність цієї теми зумовлена зростаючим попитом на автоматизовані інформаційні системи, які можуть забезпечувати точне розпізнавання транспортних засобів навіть у складних умовах. Основна мета дослідження полягає у створенні багатофункціональної системи розпізнавання автомобілів, яка зможе поєднати кілька підходів до ідентифікації транспортних засобів. Об’єкт дослідження – процес розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів. Предметом дослідження є методи та підходи застосування алгоритмів штучного інтелекту для автоматичного розпізнавання зовнішніх технічних характеристик автомобілів на основі аналізу зображень або відео. Магістерська дисертація присвячена розробці розробці системи, яка зможе поєднати три основні методи ідентифікації автомобілів: за номерними знаками, за VIN-кодом та за візуальними характеристиками.Основними проєктними рішеннями є використання глибоких нейронних мереж для забезпечення високої точності розпізнавання та інтеграція кількох методів аналізу в одному додатку. Це включає застосування згорткових нейронних мереж для виділення ключових ознак автомобіля, модулів автоматичного розпізнавання номерних знаків та модулів для аналізу VIN-кодів. Результати дослідження мають широкий спектр потенційного застосування. Зокрема, система може використовуватися в логістиці, страхуванні, маркетингових дослідженнях.106 с.ukШтучний інтелектрозпізнавання автомобілівнейронні мережізовнішні характеристики автомобілівMaster Thesis004.932