Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U007017, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Застосування методів реідентифікації осіб для аналізу матеріалів систем відеоспостереження Автор Мерзлікіна Поліна МиколаївнаMerzlikina Polina Mykolaivna Дата публікації 01-06-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31293 Видання Київ Опис Загальний обсяг роботи 49 сторінок, 17 рисунків, 3 таблиці, 20 бібліографічних найменувань. Метою роботи є побудова методу реідентифікації осіб на відео з використанням нейронних мереж. Об’єктом дослідження є відеоматеріали камер відеоспостереження. Предметом дослідження є алгоритми виявлення, відстежування та реідентифікації об’єктів на основі глибинного навчання. Методами дослідження є моделі штучних нейронних глибинних мереж, програмні бібліотеки для роботи з зображеннями. Результати роботи пропонують комбінацію методів для автоматизації обробки матеріалів систем відеоспостереження, що мають за основу застосування методів штучного інтелекту. Виконання даної кваліфікаційної роботи дозволило отримати первісну статистику кількості осіб, оцінити якість застосування алгоритмів виявлення та відстежування осіб для відеоматеріалу, та визначити осіб, які найчастіше з’являлись у полі зору відеокамери. Diploma work: 49 pages, 17 figures, 3 tables, 20 references. The goal of the diploma thesis is to build a method for person re-identification on video by using neural networks methods. The object of research is video materials from a surveillance video camera. The subject of the research is human detection, multi-object tracking, and person re-identification algorithms, based on deep neural networks. Research methods used in this thesis are deep neural network models and image manipulation programming libraries. The results of the study offer a combination of methods based on artificial intelligence for automated analysis in the video surveillance systems. The results of this qualification work allowed receiving primary statistics of a number of people in the video, make an evaluation of human detection and tracking algorithms performance on video material, and to identify most often found people in the camera field of view. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити