Repository logo
Communities & Collections
All of CRUST
Statistics
English
Yкраїнська
New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Петросян, Едгар Хачатурович"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Нейромережева модель детектування та відстеження у транспортному потоці міста
    (Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Островська, Катерина Юріївна; Петросян, Едгар Хачатурович
    UKR: В роботі проведено опис предметної галузі, а саме опис методів машинного навчання та нейронної мережі, а також завдання класифікації. Крім вищепереліченого було проведено огляд наукової літератури та аналогів та опис сімейства нейромережевих моделей YOLOv7. Описано архітектуру нейромережевої моделі YOLOV7, її основні частини та їх при-значення. Було описано набір даних для навчання та тестування моделі, описано веб-додаток «RoboFlow», в якому виконувалася розмітка зображень. Також було описано алгоритм Deep SORT для відстеження об'єктів у часі. Реалізовано нейромережну модель для детектування та трекінгу електросамокатів у транспортному потоці. Модель була навчена на зібраному наборі даних. Також було реалізовано веб-додаток для демонстрації роботи нейромережевої моделі. Веб-додаток повністю відповідає функціональним та нефункціональним вимогам. Проведено тестування нейронної мережі, тестування проводилося на різних моделях YOLOV7, найкращий результат показала модель YOLOV7-w6. Також було проведено функціональне тестування веб-програми. Було проведено автоматизоване тестування веб-застосування за допомогою інструменту cypress, веб-додаток було протестовано за допомогою двох видів тестування, компонентного та E2E.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Accessibility settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback
Repository logo COAR Notify