груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3776
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorДанкович, С. Ю.-
dc.date.accessioned2025-02-05T07:31:25Z-
dc.date.available2025-02-05T07:31:25Z-
dc.date.issued2024-12-
dc.identifier.urihttps://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3776-
dc.descriptionДанкович С. Ю. Система ідентифікації та розпізнавання дронів методами штучного інтелекту : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / С. Ю. Данкович ; ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2024 . - 90 с.uk_UA
dc.description.abstractАктуальність зумовлена зростаючим попитом на системи для ідентифікації та розпізнавання дронів у зв’язку з їх широким використанням у різних галузях. Об’єкт дослідження – процес ідентифікації та розпізнавання дронів методами штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи штучного інтелекту для створення системи ідентифікації та розпізнавання дронів. Мета роботи є підвищення точності ідентифікації та розпізнавання та ідентифікації дронів шляхом використання сучасних методів штучного інтелекту. В результаті виконання роботи було досліджено моделі для виявлення об’єктів, навчено на створеному наборі синтетичних даних, перевірено та проаналізовано результати на реальних зображеннях, а також розроблено систему, в якій інтегровано навчені моделі. Робота складається з чотирьох розділів. У першому розділі розглянуто сучасний стан задачі ідентифікації та розпізнавання дронів методами штучного інтелекту. Другий розділ присвячено дослідженню методам та технологій, на яких базуватиметься система ідентифікації та розпізнавання дронів. У третьому розділі наведено проєктування цієї системи. Четвертий розділ містить результати розробленої системи та її аналіз. Загальний обсяг роботи – 85 сторінок. Кваліфікаційна робота містить 1 додаток, 65 рисунків, 7 таблиць і 45 джерел посилання. The relevance is due to the growing demand for systems for identifying and recognizing drones due to their widespread use in various industries. The object of the study is the process of identifying and recognizing drones using artificial intelligence methods. The subject of the study is artificial intelligence methods for creating a drone identification and recognition system. The purpose of the work is to increase the accuracy of identification and recognition and identification of drones using modern artificial intelligence methods. As a result of the work, models for detecting objects were studied, trained on the created set of synthetic data, the results were tested and analyzed on real images, and a system was developed in which the trained models were integrated. The work consists of four sections. The first section considers the current state of the problem of identifying and recognizing drones using artificial intelligence methods. The second section is devoted to the study of methods and technologies on which the drone identification and recognition system will be based. The third section presents the design of this system. The fourth section contains the results of the developed system and their analysis. The overall scope of the work is 85 pages. Thesis contains 1 application, 65 figures, 7 tables and 45 references in it.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧНУ ім. Петра Могилиuk_UA
dc.subjectкафедра інтелектуальних інформаційних системuk_UA
dc.subjectСіденко Є.uk_UA
dc.subjectінтелектуальні інформаційні системиuk_UA
dc.subjectсистемаuk_UA
dc.subjectдрониuk_UA
dc.subjectідентифікаціяuk_UA
dc.subjectрозпізнаванняuk_UA
dc.subjectнабір данихuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectsystemuk_UA
dc.subjectdronesuk_UA
dc.subjectidentificationuk_UA
dc.subjectrecognitionuk_UA
dc.subjectdatasetuk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.titleСистема ідентифікації та розпізнавання дронів методами штучного інтелектуuk_UA
dc.title.alternativeкваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки»uk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Appears in Collections:Факультет комп'ютерних наук

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
КРМ Данкович С.Ю..pdf3.76 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.