Алєнін, Олег ІгоровичЖелепа, Валентин Валерійович2023-08-252023-08-252023Желепа, В. В. Модуль класифікації об‘єктів на зображенні в інфрачервоному спектрі : дипломний проект … бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Желепа Валентин Валерійович. – Київ, 2023. – 114 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59496У цьому бакалаврському дипломному проєкті досліджується, як глибинні згорткові нейронні мережі (DCNN) можна використовувати для виявлення об’єктів на зображеннях в інфрачервоному спектрі. Оскільки інфрачервоне світло пропускається краще ніж видиме за певних конкретних погодних умов, на-приклад, у слабкому тумані, такий підхід можна використовувати для наземних і повітряних засобів для коригування маршрутів та збільшення безпеки перевезень. Для створення моделі та її тренування використовувалися зображення з датасету FLIR. Початковий набір теплових даних FLIR дозволяє розробникам розпочати навчання згорткових нейронних мереж (CNN), для створення ефективніших систем безпілотних транспортних засобів. Створена модель дозволяє розпізнати на інфрачервоних зображеннях такі об’єкти: автомобіль, автобус, вантажівка, людей та велосипеди. Програмна частина була написана на мові Python3 використовуючи відповідні модулі для створення та навчання нейронних мереж. Для візуалізації результату роботи моделі використовуються обробленні зображення з обведенням розпізнаних об’єктів на них і позначенням їх класу.114 с.ukзгорткова нейронна мережаconvolutional neural networkнабір данихdatasetкласифікаціяclassificationефективністьefficiencyінфрачервоні зображенняthermal imagesархітектураarchitectureBachelor Thesis