Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U004638, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Розробка веб-додатку для фіксації дотримання карантинних обмежень з використанням нейронних мереж Автор Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60419 Видання Київ Опис Загальний обсяг роботи 109 с., 53 рис., 1 таблиця, 2 додатки, 28 джерел. Ключові слова: COVID-19, Python, TensorFlow, OpenCV, Keras, ML Тема дослідження стосується розробки веб-додатку для фіксації карантинних обмежень з використанням нейронних мереж. Метою даного дослідження є створення ефективного і швидкого інструменту, який спрощуватиме та покращуватиме фіксацію карантинних обмежень, зокрема носіння масок на обличчі. У зв'язку з продовженням поширення COVID-19 та необхідністю забезпечення безпеки громадського здоров'я, контроль за дотриманням карантинних обмежень стає важливим завданням. Використання нейронних мереж, зокрема Convolutional Neural Network (CNN), має великий потенціал у визначенні наявності масок на обличчі. CNN є потужним інструментом машинного навчання, здатним автоматично розпізнавати та класифікувати образи з високою точністю. Він ефективно впорається з обробкою зображень, дозволяючи швидко та надійно виявляти носіння масок. Результатом дослідження буде створення функціонального веб-додатку, який забезпечуватиме візуальне розпізнавання масок на обличчі з використанням нейронних мереж. Додаток буде інтегрований з веб-камерами або зображеннями, що надходять з фотоапаратів, і автоматично визначатиме наявність масок на обличчі користувачів. Він зможе надати реальночасний аналіз та статистику щодо дотримання карантинних обмежень. Цей додаток буде особливо корисним для медичних установ, лікарень, поліклінік та інших місць, де дотримання карантинних обмежень є критично важливим. Впровадження такого додатку сприятиме покращенню контролю за захворюванням, забезпечить безпеку медичного персоналу та пацієнтів, а також допоможе зменшити поширення захворювання серед населення. Додано в НРАТ 2025-03-10 Закрити