Виявлення дефектів на зображеннях автомобільних доріг з використанням нейронних мереж
Автор: Величко Віталій Петрович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Метою магістерської кваліфікаційної роботи є дослідження засобів автоматичного виявлення дефектів дорожнього покриття з використанням нейронних мереж. Основними завданнями дослідження були аналіз сучасних методів детекції дефектів, проєктування архітектури програмної системи, впровадження алгоритмів на основі нейронної мережі YOLOv8, розробка інтерфейсу користувача та експериментальна оцінка точності й швидкодії запропонованих підходів. Робота складається з чотирьох розділів. У першому розділі проведено аналіз існуючих рішень автоматичного виявлення дефектів дорожнього покриття, визначено проблематику, мету і завдання роботи. Другий розділ присвячено теоретичному обґрунтуванню вибору алгоритмів та технологій, опису особливостей нейронної мережі YOLOv8, а також розгляду методів попередньої обробки зображень. У третьому розділі наведено опис розробленої програмної системи. Четвертий розділ містить результати експериментальних досліджень швидкодії та точності системи, аналіз отриманих результатів та рекомендації щодо використання запропонованих підходів. Результатом роботи стала програмна система для виявлення дефектів дорожнього покриття. Практичне значення роботи полягає у створенні інструменту, придатного для виявлення дефектів, а наукова новизна — у проведенні порівняльного аналізу класичного і комбінованого підходів до виявлення дефектів. Загальний обсяг роботи становить 77 сторінок, обсяг основної частини - 54 сторінок, робота містить 4 додатки. Ключові слова: дефекти дорожнього покриття; згорткова нейронна мережа; виявлення об’єктів; сегментація зображення.