Куєвда, Юлія ВалеріївнаШадевський, Андрій Едуардович2025-09-242025-09-242025Шадевський, А. Е. Визначення орієнтації об’єкта за допомогою машинного навчання на основі ключових точок : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Шадевський Андрій Едуардович. – Київ, 2025. – 95 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76292Дипломна робота: 95 с., 10 табл., 34 рис., 2 додатки, 41 джерело. Об'єкт дослідження – процес автоматизованого аналізу візуальної інформації в інтелектуальних інформаційних системах. Предмет дослідження – методи машинного навчання, зокрема згорткові нейронні мережі, для визначення орієнтації об’єкта за зображенням на основі ключових точок. Мета роботи – реалізувати та використати підхід до автоматичного визначення орієнтації об’єкта на зображенні з використанням глибинного навчання з використанням ключових точок. Методи дослідження – згорткові нейронні мережі, комп’ютерний зір, машинне навчання, генетичні алгоритми. Актуальність – зростання можливих сфер використання точного визначенні орієнтації об’єктів в реальному часі. Результати роботи – проведено дослідження та порівняння різних архітектур для прогнозу ключових точок. Порівняно різні версії YOLO-pose. Експериментально підібрано оптимальний розмір вхідних зображень для обраного набору даних, реалізовано програмний продукт на мові програмування Python на основі YOLOv8-pose, оптимізовано гіперпараметри, здійснено визначення орієнтації об’єктів з достатньою точністю, проведено функціонально-вартісний аналіз рішення. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – вдосконалення архітектури моделі, дослідження тривимірної орієнтації, розширення наборів даних, інтеграція у практичні автоматизовані системи.95 с.ukметоди машинного навчаннязгорткові мережіключові точкимашинний зірyoloвизначення орієнтації об’єкта.machine learning methodsconvolutional networkskey pointsmachine visionyoloobject orientation detectionBachelor Thesis