Нечай, Сергій ОлексійовичГапонов, Дмитро Олександрович2025-01-142025-01-142024Гапонов, Д. О. Автоматизована система для розпізнавання об'єктів : магістерська дис. : 174 Автоматизація, комп'ютерно-інтегровані технології та робототехніка / Гапонов Дмитро Олександрович. – Київ, 2024. – 105 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71879У дипломній роботі досліджено та реалізовано систему автоматизованого розпізнавання об'єктів у реальному часі на базі платформи NVIDIA Jetson Nano. Метою роботи є розробка продуктивної та енергоефективної системи розпізнавання об'єктів, яка відповідає вимогам реального часу та обмеженим апаратним ресурсам. У роботі проаналізовано сучасні методи та алгоритми комп'ютерного зору, зокрема YOLOv8, Faster R-CNN, SSD. Проведено огляд і порівняння апаратних платформ, таких як Raspberry Pi, Jetson Nano та Google Coral. Для навчання моделі використано аугментацію даних, нейронну мережу оптимізовано за допомогою ONNX і TensorRT. Розроблено програмний комплекс для розпізнавання об'єктів із високою точністю (mAP 95%) та швидкістю 20 кадрів на секунду. Практичне значення роботи полягає у створенні системи, яка може бути впроваджена в галузях безпеки, транспорту, промислового контролю якості та навчання штучного інтелекту. Розроблені рішення також можуть бути використані для подальших досліджень у сфері комп'ютерного зору та оптимізації алгоритмів. Результати роботи підтвердили ефективність сучасних підходів до розпізнавання об'єктів, оптимізації нейронних мереж і інтеграції систем на вбудованих платформах.105 с.ukавтоматизоване розпізнаваннянейронні мережіYOLOv8Jetson Nanoобробка зображеньTensorRTоптимізація моделіautomated recognitionneural networksimage processingmodel optimizationMaster Thesis