122 Комп'ютерні науки
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/678
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Дослідження методів, моделей та інформаційних технологій розпізнавання об’єктів роботоавтомобілем при його русі(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Якимов, Ю.; Yakymov, Yu. M.; Шматко. О. В.Мета дослідження полягає у підвищенні точності розпізнавання рухомих об'єктів роботизованим автомобілем для точного визначення та прогнозування руху інших об'єктів на дорозі, безпечної та плавної їзди за рахунок дослідження методів та проєктування та розробки програмних компоненті для системи розпізнавання рухомих об’єктів. Об'єкт дослідження – системи розпізнавання об’єктів у роботизованих автомобілях. Предмет дослідження: методи та засоби побудови систем розпізнавання рухомих об’єктів для управління роботизованим автомобілем. Метод дослідження – комплексний аналіз існуючих алгоритмів виявлення об'єктів, розробка та тренування моделей глибокого навчання на базі архітектури YOLO, експериментальна верифікація та порівняння ефективності різних моделей. Робота включає аналіз існуючих досліджень, розробку програмних компонентів, тренування моделей глибокого навчання, аналіз роботи системи. Магістерська робота присвячена розробці інтелектуальної системи виявлення рухомих об'єктів у реальному часі за допомогою алгоритмів YOLO, що є важливим елементом систем комп'ютерного зору для роботизованих автомобілів. Мета роботи полягає у підвищенні точності розпізнавання рухомих об'єктів для ефективного визначення та прогнозування їх траєкторій, що забезпечить підвищення безпеки дорожнього руху. Об'єктом дослідження виступають системи виявлення об'єктів у роботизованих автомобілях, а предметом — методи та засоби побудови цих систем. У роботі розглядаються функціональні та нефункціональні вимоги до таких систем, а також аналізується системна архітектура, включаючи модулі введення, виявлення об'єктів та генерації попереджень. Розроблено програмні компоненти та проведено дослідження розробленої системи, показавши ефективність комбінованого використання алгоритмів для виявлення рухомих об'єктів у різних умовах. Дослідження має значний практичний потенціал, оскільки його результати можуть бути застосовані для оптимізації систем автономного управління транспортними засобами, забезпечуючи високу точність та швидкість реагування, необхідні для безпеки дорожнього руху. Теоретична цінність роботи полягає в розвитку наукових підходів до побудови інтелектуальних систем виявлення об'єктів, що може послужити основою для подальших досліджень у цій області. Результати можуть бути використані при викладанні дисциплін, пов'язаних зі штучним інтелектом, машинним навчанням та робототехнікою. Наукова новизна полягає у впровадженні удосконалень в алгоритми обробки зображень та в реалізації адаптивних методів для підвищення точності і швидкодії системи розпізнавання в різноманітних умовах дорожнього середовища. Практичне значення отриманих результатів виявляється у можливості використання розробленої системи для підвищення рівня безпеки та оптимізації управління в автономних транспортних засобах.