Розробка нейронної мережі для виявлення просторового позиціонування об’єктів в режимі реального часу

Abstract

UA : Робота викладена на 66 сторінках друкованого тексту, містить 23 рисунки, 2 таблиці, 22 джерела, 4 додатки. Об’єкт дослідження – проблема автоматичного просторового позиціонування об’єктів в режимі реального часу. Предмет дослідження – інтелектуальні алгоритми відстежування об’єктів у просторі. Мета роботи – дослідити сучасні методи виявлення об’єктів в кадрі, проаналізувати інтелектуальні алгоритми реалізації подібних додатків, розробити додаток для виявлення об’єкту та визначення його позиціювання відносно камери в режимі реального часу. Методи дослідження – теоретичний аналіз, емпіричне дослідження, моделювання та симуляція, тестування. У роботі досліджено алгоритми виявлення об’єкту, методи створення набору даних для навчання проблеми визначення просторового позиціювання об’єктів. Також в роботі описана розробка прототипу додатку для виявлення об’єкту із застосуванням штучного інтелекту та визначення його координат відносно камери.EN : The work is presented on 66 pages of printed text, 23 figures, 2 tables, 22 references, 4 annexes. Object of research: The algorithm for developing applications that enable object tracking in space using artificial intelligence. Aim of the study: To explore contemporary methods of object detection within a frame, analyze model development techniques, create an application for object detection, and determine the spatial position of the object relative to the camera in real time. Research methods: Comparative analysis of modern computer vision techniques, examination of dataset formation approaches for model training, and practical implementation of an algorithm for object detection and spatial positioning based on camera input or other real-time video streams. This thesis investigates object detection algorithms and methods for constructing datasets to solve the problem of determining the spatial positioning of objects. It also presents the development of a prototype application for object detection using artificial intelligence, capable of determining object coordinates relative to the camera.