Данилов, Валерій ЯковичБєздєтний, Даніїл Дмитрович2025-01-282025-01-282024Бєздєтний, Д. Д. Виявлення та захоплення швидкісних рухомих цілей глибокими нейронними мережами : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бєздєтний Даніїл Дмитрович. - Київ, 2024. - 103 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72260Дипломна робота: 103 с., 23 рис., 22 табл., 28 джерел, 2 додатка. Об’єктом дослідження є швидкісні рухомі об’єкти. Предметом дослідження є алгоритми виявлення, трекінгу та вимірювання відстані до швидкісних об’єктів, які базуються на використанні глибоких нейронних мереж у поєднанні з алгоритмами трекінгу та стереоскопічними методами. Метою роботи є розробка та експериментальна перевірка інтегрованого підходу до виявлення, трекінгу та вимірювання відстані до швидкісних рухомих об’єктів у реальному часі на основі сучасних моделей глибокого навчання та алгоритмів тривимірного аналізу простору. У роботі проаналізовано історичний розвиток технологій комп’ютерного зору, еволюцію методів детекції й трекінгу, а також роль апаратного забезпечення, такого як GPU та FPGA, у забезпеченні продуктивності. Досліджено сучасні алгоритми виявлення та відстеження, включно з Zero-Shot Detectors, Two-Shot Detectors, DeepSORT і ByteTrack. Практична частина роботи включала розробку моделі детекції, базованої на архітектурі YOLO, інтеграцію трекера CSRT і визначення метрик точності, таких як mAP, IOU, Precision, Recall. Програмний продукт розроблено з використанням мови програмування Python.103 с.ukвиявлення об'єктівтрекінгглибокі нейронні мережіyolorcnncsrtobject detectiontrackingdeep neural networksMaster Thesis303.732.4