Розпізнавання рухомих об’єктів та їх параметрів за допомогою засобів штучного інтелекту
Автор: Філик Руслан Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Метою даної кваліфікаційної роботи є дослідження алгоритмів розпізнавання рухомих об’єктів з метою їх подальшого відстеження та дослідження, а також розробка відповідного програмного забезпечення для надання візуалізації отриманих результатів досліджень на відеопотоці. Основною відмінністю даного програмного забезпечення є використання моделей штучного інтелекту. Програмне забезпечення розроблене мовою програмування Python з використанням сторонніх бібліотек таких як YOLO, OpenCV та додаткових обчислювальних бібліотек Numpy і Pandas. Для забезпечення функціоналу нейронної мережі використано модель штучного інтелекту, а також бібліотеку Google Tensorflow. Основна мета програмного забезпечення – обробка потоку зображень в режимі реального часу, визначення об’єктів на відео та їх класифікація. Ключовими засобами досягнення поставленої задачі є використання систем штучного інтелекту, зокрема згорткових нейронних мереж для аналізу цифрових зображень, а також алгоритми для аналізу отриманих розпізнавань та їх подальшого використання як сукупної історії на відео, з можливістю прив’язки розпізнаних об’єктів з різних зображень між собою. Для успішного проектування і реалізації програмного забезпечення оформлено специфікацію вимог згідно стандартів та практик, на основі аналізу предметної області та бізнес потреб. Зокрема це ефективне планування, прототипування програмного продукту, візуалізація за допомогою UML діаграм та безпосередня програмна реалізація продукту за допомогою існуючих на даний момент засобів. Робота включає результати проведеного аналізу щодо оцінок та реалізації алгоритмів розпізнавання рухомих об’єктів, програмний код застосунку та пояснювальну записку до нього, а також супровідні документи, заяви, відео із демонстрацією роботи програмного рішення та презентацію для захисту. Загальний обсяг роботи 76 сторінок.