РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА ТРАНСПОРТНИМ РУХОМ З ПОДАЛЬШИМ ВИЯВЛЕННЯМ ПРАВОПОРУШЕНЬ

dc.contributor.authorЛевченко, Д. О.
dc.date.accessioned2024-12-23T21:27:54Z
dc.date.available2024-12-23T21:27:54Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionЛевченко, Д. О. Розробка нейромережі для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень = Development of a neural network for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses Testing : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / Д. О. Левченко ; наук. керівник д. фіз.-мат. наук, професор В. С. Песчаненко ; Міністерство освіти і науки України ; Херсонський держ. ун-т, Ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики, К-ра комп’ютерних наук та програмної інженерії. – Херсон : ХДУ, 2024. – 52 с.en_US
dc.description.abstractЦя магістерська робота присвячена розробці системи нейромережей для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. Під час роботи були проаналізовані теоретичні відомості про нейромережі їх історію та сфери їх використання. Перед початком написання програми було проаналізовано існуючі аналоги. На основі аналізу були знайдені переваги та недоліки кожного з них. В процесі аналізу також було сформовано конпцію власної системи для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. В процесі розробки були написані три нейромережі для відслідковування, сегментації транспортних засобів та подальшого розпізнавання номерних знаків. / This master's thesis is devoted to the development of a neural network system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses. During the work, theoretical information about neural networks, their history and areas of their use were analyzed. Before starting to write the program, existing analogs were analyzed. Based on the analysis, the advantages and disadvantages of each of them were found. In the process of analysis, the concept of the own system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses was also formed. In the development process, three neural networks were written for tracking, segmentation of vehicles and subsequent recognition of license plates.en_US
dc.identifier.urihttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/20338
dc.subjectнейромережаen_US
dc.subjectбезпекаen_US
dc.subjectінтеграціяen_US
dc.subjectспостереження за транспортним рухомen_US
dc.subjectсегментаціяen_US
dc.subjectвідслідковуванняen_US
dc.titleРОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА ТРАНСПОРТНИМ РУХОМ З ПОДАЛЬШИМ ВИЯВЛЕННЯМ ПРАВОПОРУШЕНЬen_US
dc.title.alternativeDEVELOPMENT OF A NEURAL NETWORK FOR AUTOMATED MONITORING OF TRAFFIC WITH SUBSEQUENT DETECTION OF OFFENSES TESTINGen_US
dc.typeOtheren_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Кваліфікаційна робота Левченко Д. О. 241М.pdf
Size:
2.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections