Побудова нейронної мережі для детектування малопомітних рухомих об’єктів

Abstract

Актуальність теми кваліфікаційної бакалаврської роботи. В останнє десятиріччя науково-технічна сфера переживає підйом у напрямку розробки штучного інтелекту. З’являються нові, більш досконалі архітектури нейронних мереж, які дозволяють реалізовувати виконання все більш інтелектуальних задач. «Розумне» програмне забезпечення на основі штучних нейронних мереж знаходить своє застосування у нових сферах. Однією з таких сфер є детектування малопомітних рухомих об’єктів. І хоча детектування об’єктів взагалі є одним з вже класичних та найпоширеніших застосувань нейронних мереж, але серйозне та систематичне дослідження детектування саме малопомітних об’єктів почалося відносно недавно. Звідси, актуальним є узагальнення зроблених напрацювань у цьому напрямку, аналіз найкращих рішень, подальше дослідження і удосконалення технологій побудови нейронних мереж для детектування малопомітних рухомих об’єктів. Об’єкт дослідження: технології комп’ютерного зору. Предмет дослідження: нейронна мережа для детектування малопомітних рухомих об’єктів. Мета бакалаврської кваліфікаційної роботи: реалізація нейронної мережі для детектування малопомітних рухомих об’єктів шляхом поєднання таких архітектур нейронних мереж, як згорткова нейронна мережа та трансформер. Бакалаврська кваліфікаційна робота була апробована на науковій конференції «Ольвійський форум – 2023: стратегії країн Причорноморського регіону в геополітичному просторі». Кваліфікаційна робота містить: перелік скорочень, вступ, три розділи, висновок, перелік джерел посилання та два додатки. Вступ містить основні обґрунтування актуальності розробки обраної теми, об’єкт, предмет дослідження, мету та завдання які необхідно виконати для досягнення поставленої мети. У першому розділі проаналізовано об’єкт і предмет дослідження, та виконано аналітичний огляд наукової літератури на тему детектування малопомітних об’єктів. У другому розділі описано архітектуру нейронної мережі для детектування малопомітних рухомих об’єктів, математичний апарат, що використовуються при її розробці, та обране апаратне забезпечення. У третьому розділі проаналізовано існуючі технології для побудови нейронних мереж для детектування об’єктів, описано результат програмної реалізації нейронної мережі для детектування малопомітних рухомих об’єктів, виконано оцінку ефективності її роботи у порівнянні з аналогами. У висновку описано результати виконання кваліфікаційної роботи. Додатки містять довідку про перевірку на унікальність пояснювальної записки кваліфікаційної бакалаврської роботи та код програмного забезпечення. В спеціальній частині з охорони праці розглянуто забезпечення вимог охорони праці під час роботи з комп’ютерними пристроями. Бакалаврська кваліфікаційна робота містить 81 сторінку, 31 рисунок, 29 джерел посилання, 2 додатки. Relevance of the topic of the bachelor's thesis. In the last decade, the scientific and technological field has been experiencing an upturn in the development of artificial intelligence. New, more sophisticated neural network architectures are emerging that allow for the implementation of increasingly intelligent tasks. "Smart" software based on artificial neural networks is being used in new areas. One of these areas is the detection of moving camouflaged objects. Although object detection in general is one of the most classic and widespread applications of neural networks, a serious and systematic study of detecting camouflaged objects has begun relatively recently. Hence, it is important to summarize the developments in this area, analyze the best solutions, further research and improve the technologies for building neural networks for detecting camouflaged moving objects. Object of research: computer vision technologies. Subject of research: neural network for detecting camouflaged moving objects. Objective of the bachelor's thesis: implementation of a neural network for detecting camouflaged moving objects by combining such neural network architectures as convolutional neural network and transformer. The bachelor's thesis was approbated at the "Olbia Forum 2023: Strategies of the Black Sea Region Countries in the Geopolitical Space" scientific conference. The bachelor's thesis contains a list of abbreviations, an introduction, three chapters, a conclusion, a list of references and two appendices. The introduction contains the main justifications for the relevance of the chosen topic, the object, subject of research, purpose and tasks to be performed to achieve the goal. The first section analyzes the object and subject of the study and provides an analytical review of the scientific literature on the topic of detecting camouflaged objects. The second section describes the architecture of the neural network for detecting camouflaged moving objects, the mathematical framework used in its development, and the selected hardware. The third section analyzes existing technologies for building neural networks for object detection, describes the result of the software implementation of a neural network for detecting camouflaged moving objects, and evaluates the effectiveness of its work in comparison with analogues. The conclusion describes the results of the bachelor's thesis. The appendices contain a certificate of uniqueness verification of the explanatory note of the bachelor's thesis and the software code. The special part on occupational safety and health considers the requirements of occupational safety and health when working with computer devices. The bachelor's thesis contains 81 pages, 31 figures, 29 references, 2 appendices.