Розробка та впровадження системи відеоспостереження на основі нейронних мереж YOLO та методів трекінгу для детекції та відстеження об’єктів у реальному часі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВорона М. В.
dc.contributor.authorЗубар Юрій
dc.contributor.authorZubar Yurii
dc.date.accessioned2025-02-11T08:43:04Z
dc.date.available2025-02-11T08:43:04Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionЗубар, Ю. В. Розробка та впровадження системи відеоспостереження на основі нейронних мереж YOLO та методів трекінгу для детекції та відстеження об’єктів у реальному часі = Development and implementation of a video surveillance system based on YOLO neural networks and tracking methods for real-time object detection and tracking : магістерська робота ; спец. 122 ''Комп'ютерні науки'' / Ю. В. Зубар ; наук. кер. М. В. Ворона. – Миколаїв : НУК, 2024. – 95 с.
dc.description.abstractСучасні технології штучного інтелекту та комп’ютерного зору широко застосовуються в різних сферах, таких, як безпека, медицина та автономний транспорт. Серед найефективніших методів для розпізнавання та класифікації об’єктів виділяються алгоритми глибокого навчання, зокрема YOLO та Faster RCNN. Це дослідження присвячене розробці інтелектуальної системи відеоспостереження, що використовує алгоритм YOLOv8 для виявлення об’єктів та метод Deep Tracking для їхнього відстеження в режимі реального часу. Основна мета роботи – створення високопродуктивної системи, здатної оперативно аналізувати відеопотік у реальних умовах. Запропонований підхід сприяє підвищенню точності та швидкості обробки відеоданих, що є важливим для безпекових і автоматизованих рішень.
dc.description.abstract1Modern technologies of artificial intelligence and computer vision are widely used in various fields, such as security, medicine and autonomous transportation. Among the most effective methods for object recognition and classification, deep learning algorithms stand out, in particular YOLO and Faster R-CNN. This research is devoted to the development of an intelligent video surveillance system that uses the YOLOv8 algorithm for object detection and the Deep Tracking method for their realtime tracking. The main goal of the work is to create a high-performance system capable of quickly analyzing a video stream in real conditions. The proposed approach helps to increase the accuracy and speed of video data processing, which is important for security and automated solutions.
dc.description.provenanceSubmitted by Альона Павленко (aliona.pavlenko@nuos.edu.ua) on 2025-02-09T18:42:00Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Дипломна робота Зубар_.pdf: 43588115 bytes, checksum: 9a85ad77851901f24a40efd6917ccdbb (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-02-11T08:39:37Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-02-11T08:42:40Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-02-11T08:43:04Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-02-11T08:43:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zubar_magister.pdf: 43588115 bytes, checksum: 9a85ad77851901f24a40efd6917ccdbb (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9784
dc.language.isouk
dc.publisherНУК
dc.subjectсистема відеоспостереження
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectYOLO (You Only Look Once)
dc.subjectдетекція об'єктів
dc.subjectвідстеження об'єктів
dc.subjectінтелектуальні системи відеоспостереження
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectсистеми автоматичного моніторингу
dc.subjectаналіз відеоданих
dc.subjectінтеграція систем відеоспостереження
dc.subject122 ''Комп'ютерні науки''
dc.subjectvideo surveillance system
dc.subjectneural networks
dc.subjectobject detection
dc.subjectobject tracking
dc.subjectintelligent video surveillance systems
dc.subjectimage processing
dc.subjectautomatic monitoring systems
dc.subjectvideo data analysis
dc.subjectvideo surveillance system integration
dc.titleРозробка та впровадження системи відеоспостереження на основі нейронних мереж YOLO та методів трекінгу для детекції та відстеження об’єктів у реальному часі
dc.title.alternativeDevelopment and implementation of a video surveillance system based on YOLO neural networks and tracking methods for real-time object detection and tracking
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zubar_magister.pdf
Розмір:
41.57 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІУСтаТ)
122 "Комп'ютерні науки"