Search academic texts

Information × Registration Number 2124U001182, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Пшеничний Сергій Володимирович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69158 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 100+ с., 41 рис., 8 табл., 2 додатки, 18 джерел. Об’єкт дослідження – створення та дослідження моделі для розпізнавання дронів. Предмет дослідження – методи глибокого навчання для задачі розпізнавання зображень, пошук найкращої моделі, оцінка якості моделей, стандартні архітектури YOLO та Faster R-CNN. Мета дипломної роботи – створення за допомогою нейронних мереж найкращої моделі для ідентифікації дронів або БПЛА, що зможе допомогти військовим фахівцям зокрема та покращити ефективність перехоплень небезпечних літальних апаратів. Актуальність – актуальність теми зумовлена швидким розвитком технологій та зростаючою потребою у використанні БПЛА для вирішення сучасних проблем, зокрема, воєнних. Це збуджує спеціалістів до створення ефективних інструментів для протидії дронам. В даній дипломній роботі було програмно реалізовано продукт мовою Python. Було побудовано модель згорткової нейронної мережі на власному наборі даних. Особливу увагу було приділено збору та підготовці даних новими технологіями. Якість моделі може бути покращена в майбутньому. Підготовка більш якіснішого набору даних може підвищити її ефективність. Незважаючи на це, модель допоможе будь-кому, зацікавленому в ідентифікації дронів і в даній версії роботи. popup.nrat_date 2025-01-29 Close