Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62641
Title: Система обробки візуальної інформації для ідентифікації та аналізу образів
Authors: Шароватова, Діана Вікторівна
Keywords: штучний інтелект
залишкові мережі
варіаційний автокодер
мережа піраміди
одноетапний детектор
генеративні мережі
дипломна робота
Issue Date: 2024
Publisher: Національний авіаційний університет
Citation: Шароватова Д.В. Система обробки візуальної інформації для ідентифікації та аналізу образів. - Кваліфікаційна робота на здобуття ступеня магістр спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія». - Національний авіаційний університет. - Київ, 2023. - 90 с.
Abstract: Технології комп’ютерного зору процвітають у сучасному техногенному світі. Перш за все, люди створюють постійно зростаючі обсяги візуальних даних. Наприклад, лише в Google Photos щодня завантажується 28 мільярдів зображень і відео. Величезні публічні набори даних також доступні. По-друге, обчислювальні ресурси стали дешевшими та вдосконаленими, що дозволило створювати потужні апаратні рішення для CV. Нарешті, спеціалісти з обробки даних постійно наполегливо працюють із системою комп’ютерного зору, яка користується великим попитом, розробляючи ефективніші алгоритми комп’ютерного зору. Прогрес у технології комп’ютерного зору змінив різні галузі. Автомобільна сфрера. Найпомітніші переваги, які комп’ютерне бачення приносить на автомобільний ринок, походять від виявлення та класифікації об’єктів. Дані із зовнішніх камер у поєднанні з тими, які спостерігають за водієм, можуть запобігти аваріям і допомогти досягти нових стандартів безпеки на дорозі.
Description: Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од «Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету». Керівник проекту: к.т.н., доцент Телешко І.В
URI: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62641
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп'ютерних систем та мереж

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ФКНТ_2023_123_ШароватоваДВ.pdf2.52 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.