Розроблення методу виявлення дорожніх правопорушень на основі штучного інтелекту для телеграм-бота
Автор: Пасічник Василь Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Пасічник В.В., Белей О. І. Розроблення методу виявлення дорожніх правопорушень на основі штучного інтелекту для телеграм-бота. Магістерська кваліфікаційна робота. - Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2022. Розширена анотація. Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробленню метода виявлення дорожніх правопорушень на основі штучного інтелекту для телеграм-бота. У першому розділі звіту описано проектування та аналіз вимог розроблювальної системи. Визначено проблематику фіксування правопорушень [1] та враховуючи усі складнощі, це завдання неможливо було вирішити класичними способами програмування, тому було розглянуто поняття машинного та глибокого навчання, за допомогою яких нарешті вдалось досягти прогресу в області розпізнавання правопорушень транспортними засобами. У звіті було описано принципи функціонування штучного інтелекту як відбувається процес розпізнавання об’єктів в машинному навчанні, наведено приклад знаходження особливих ознак об’єкта та їх врахування для розрізнення двох схожих об’єктів різних класів, а також продемонстровано принципи розроблення різних телеграм ботів. Було показано процес становлення нейронних мереж від початкових моделей до сучасних. Представлено першу модель штучного інтелекту «Перцептрон» та її вплив на подальший розвиток даної області. У другому розділі описано як штучний інтелект може покращити процес протидії злочинності [2]. Тим самим було визначено доцільність створення власної системи, яка спеціалізувалась би на вирішуванні нестандартних завдань, та визначено конкретні вимоги до неї. Представлено існуючі системи фіксації порушень швидкісного режиму руху, проведено їх аналіз та порівняння. У третьому розділі описано програмну реалізацію програмного продукту. Переглянуто та проаналізовано різні алгоритми розпізнавання та класифікації об’єктів на відео, а також вибрано основний алгоритм для розробки. Представлено особливості середовища розробки, вказано список інструментів, які використовувалися. Об’єкт дослідження: виявлення дорожніх правопорушень. Предмет дослідження: метод виявлення дорожніх правопорушень на основі штучного інтелекту. Мета дослідження: розроблення методу виявлення дорожніх правопорушень на основі штучного інтелекту для телеграм-бота. В результаті розроблено телеграм-бот, який дозволяє виявляти порушення швидкісного режиму використовуючи штучний інтелект. Ключові слова: машинне навчання, штучний інтелект, порушення, телеграм, бот. Перелік використаних літературних джерел. Y. Mo, G. Han, H. Zhang, X. Xu, and W. Qu, “Highlight-assisted nighttime vehicle detection using a multi-level fusion network and label hierarchy,” Neurocomputing, ст. 13–23, 2019. Z. Liu, Y. Cai, H. Wang et al., “Robust target recognition and tracking of self-driving cars with radar and camera information fusion under severe weather conditions,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021.