Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13035
Название: | Дослідження методів підвищення ефективності систем мониторингу соціальної дистанції. |
Другие названия: | Research of methods to increase the efficiency of social distance monitoring systems. |
Авторы: | Кір'як, Ярослав Ігорович |
Ключевые слова: | СОЦІАЛЬНЕ ДІАГНОСТУВАННЯ СИСТЕМА СПОСТЕРЕЖЕННЯ ОХОРОНА ЗДОРОВ’Я COVID-19 НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ ВИЯВЛЕННЯ ТА ВІДСТЕЖЕННЯ ЛЮДИНИ |
Дата публикации: | 2020 |
Краткий осмотр (реферат): | Методи дослідження базуються на основі Комп'ютерного зору, YOLOv4, сучасних backbone, neck та head архітектурних рівнів, наборах даних MS COCO та Google Open Image, алгоритму відстеження SORT. У роботі проведено аналіз методів та засобів пiдвищення ефективностi систем моніторингу соціальної дистанції, розроблено гібридну модель Deep Neural Network (DNN) на основі Комп'ютерного зору і YOLOv4 для автоматичного виявлення людей в натовпі, всередині і поза приміщеннями з використанням звичайних камер відеоспостереження. Представлена модель DNN в поєднанні з адаптованої технікою відображення зворотної перспективи (IPM) і алгоритмом відстеження SORT призводить до надійного виявлення людей і моніторингу соціального дистанціювання. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13035 |
Располагается в коллекциях: | Роботи бакалаврів та магістрів каф. КС |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Кваліфікаційна_робота_магісира_Кір'як Ярослав Ігорович.pdf | Кваліфікаційна робота магістра. Кір'як Ярослав Ігорович | 953.51 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.