Складчиков, І. О.Момот, А. С.2023-10-302023-10-302022Складчиков, І. О. Підвищення ефективності автоматизованого розпізнавання об’єктів на термограмах із використанням моделі YOLOX / І. О. Складчиков, А. С. Момот // XVIII Науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених “Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні”, 06-07 грудня 2022 р, м. Київ, Україна : збірник праць конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – С. 222-225. – Бібліогр.: 7 назвhttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61859В роботі розглянуто перспективний підхід до підвищення ефективності автоматизованих систем теплового відеонагляду. В якості методу автоматизації процесу детектування об’єктів на термограмах запропоновано використовувати глибинне навчання. Описано сучасну модель для детектування об’єктів YOLOX. Вказану модель реалізовано із використанням фреймворку Tensorflow та навчено на наборі інфрачервоних зображень від компанії FLIR. За результатами навчання моделі для розпізнавання 4 класів об’єктів на термограмах отримано значення mAP на рівні 55%. Проаналізовано переваги та недоліки даної розробки. Визначено шляхи подальшого вдосконалення запропонованого методу.ukтепловізійний відеонаглядглибинне навчаннядетектування об’єктівArticleС. 222-225004.032.2