2025
Permanent URI for this community
Browse
Browsing 2025 by Author "Островська, Катерина Юріївна"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Дослідження нейромережевих моделей для відстеження погляду та фіксації об'єктів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Островська, Катерина Юріївна; Порохнявий, Вячеслав ГригоровичUKR: В роботі представлено порівняння нейромережевих моделей для відстеження погляду та фіксації об'єктів. У цій роботі були вивчені алгоритми виявлення подій з різних областей: I-VT і I-DT, засновані на порогових значеннях, модель випадкового лісу в галузі машинного навчання і модель CNN в галузі глибокого навчання. Була проведена оцінка ефективності їхньої класифікації з використанням одного і того ж набору даних для всіх методів. Також обговорювався взаємозв'язок між програмістами та алгоритмами. Результати показали критичний вплив порогових значень класифікацію алгоритмів I-VT і I-DT. У зв'язку з цим пошук оптимального порогу алгоритмах, заснованих на порогових значеннях, є складним завданням. Алгоритми RF і CNN перевершують алгоритми, засновані на порогових значеннях, за всіма показника-ми продуктивності та здатні класифікувати дані щодо кількох класів. Проведено тестування та порівняння різних АВП (алгоритмів виявлення подій). Дано теоретичні та експериментальні обґрунтування отриманим результатам. За результатами проведених експериментів було обрано найкращий наших завдань АВП (алгоритмів виявлення подій). Також описані засоби реалізації до створення докладання. Описано переваги та недоліки обраних рішень. Вирішено технічні проблеми, що виникли. Спроектовано архітектуру, розроблено макет програми виходячи з необхідних завдань.Item Моделювання нейромережевого алгоритму для аналізу дефектів відеопотоку(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Островська, Катерина Юріївна; Зимогляд, Андрій Юрійович; Козакова, Анастасія ОлександрівнаUKR: В роботі зроблено огляд на існуючі наукові роботи з аналізу відео на виявлення дефектів та технологій цифрового мовлення. Розглядається створення дата-сета, розподілу даних по вибіркам. Описується навчання нейромережевих моделей та отримання результатів навчання. Реалізації методу використання навченої нейронної мережевої моделі.Item Нейромережева модель детектування та відстеження у транспортному потоці міста(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Островська, Катерина Юріївна; Петросян, Едгар ХачатуровичUKR: В роботі проведено опис предметної галузі, а саме опис методів машинного навчання та нейронної мережі, а також завдання класифікації. Крім вищепереліченого було проведено огляд наукової літератури та аналогів та опис сімейства нейромережевих моделей YOLOv7. Описано архітектуру нейромережевої моделі YOLOV7, її основні частини та їх при-значення. Було описано набір даних для навчання та тестування моделі, описано веб-додаток «RoboFlow», в якому виконувалася розмітка зображень. Також було описано алгоритм Deep SORT для відстеження об'єктів у часі. Реалізовано нейромережну модель для детектування та трекінгу електросамокатів у транспортному потоці. Модель була навчена на зібраному наборі даних. Також було реалізовано веб-додаток для демонстрації роботи нейромережевої моделі. Веб-додаток повністю відповідає функціональним та нефункціональним вимогам. Проведено тестування нейронної мережі, тестування проводилося на різних моделях YOLOV7, найкращий результат показала модель YOLOV7-w6. Також було проведено функціональне тестування веб-програми. Було проведено автоматизоване тестування веб-застосування за допомогою інструменту cypress, веб-додаток було протестовано за допомогою двох видів тестування, компонентного та E2E.