eKMAIR

Розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів

Show simple item record

dc.contributor.advisor Шабінська, Марина
dc.contributor.author Шлепакова, Поліна
dc.date.accessioned 2020-11-20T15:04:58Z
dc.date.available 2020-11-20T15:04:58Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18770
dc.description.abstract У даній курсовій роботі проведено огляд методів розпізнавання об’єктів на зображеннях, зокрема: R-CNN, SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD та R-FCN. Розглянуті принципи їх роботи, переваги та недоліки, швидкість та точність розпізнавання. У другій частині обрано найкращі методи вирішення задачі розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів та застосовано їх на практиці за допомогою Tensorflow. Було зроблено висновок, що найкращим методом для вирішення даної задачі є Faster R-CNN з генератором ознак Resnet50, який досягає часу розпізнавання у 18 мілісекунд, точності – 88%, повноти – 94%. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.subject розпізнавання uk_UA
dc.subject пішохід uk_UA
dc.subject зображення uk_UA
dc.subject самокерований автомобіль uk_UA
dc.subject машинне навчання uk_UA
dc.subject Tensorflow uk_UA
dc.subject програмне забезпечення uk_UA
dc.subject бакалаврська робота uk_UA
dc.title Розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів uk_UA
dc.type Other uk_UA
dc.status first published uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics