dc.contributor.author | Поляков, В. П. | uk |
dc.contributor.author | Городецька, О. С. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:53:15Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:53:15Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Поляков В. П., Городецька О. С. Розпізнавання палаючих об'єктів у відеопотоці з використанням нейронних мереж для систем пожежної безпеки. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20911. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41903 | |
dc.description.abstract | У роботі використовуються методи глибокого навчання, зокрема засновані на згорткових нейронних мережах, для виявлення та класифікації пожежних об'єктів. Основна увага приділяється оптимізації архітектури мережі та підбору набору даних для навчання, щоб досягти найкращої точності та швидкості розпізнавання. | uk |
dc.description.abstract | The work uses deep learning methods, in particular, based on convolutional neural networks, to detect and classify fire objects. The focus is on optimizing the network architecture and selecting the training dataset to achieve the best recognition accuracy and speed. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20911 | |
dc.subject | нейронні мережі | uk |
dc.subject | відеопотік | uk |
dc.subject | безпека | uk |
dc.subject | виявленняAbstractThe work uses deep learning methods | uk |
dc.subject | in particular | uk |
dc.subject | based on convolutional neural networks | uk |
dc.subject | to detect and classifyfire objects The focus is on optimizing the network architecture and selecting the training dataset to achieve the best | uk |
dc.subject | neural networks | uk |
dc.subject | video stream | uk |
dc.subject | security | uk |
dc.subject | detectionВступНейронні мережі відіграють значну роль у багатьох сферах життя | uk |
dc.subject | від обробки зображень домовленнєвого розпізнавання та автоматизованого управління В сучасному світі вони набули | uk |
dc.title | Розпізнавання палаючих об'єктів у відеопотоці з використанням нейронних мереж для систем пожежної безпеки | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.932.4 | |
dc.relation.references | () , [ ] : https://termin.in.ua/shtuchnyy-intelekt/ | |
dc.relation.references | [ ] : https://www.unite.ai/uk/%D1%89%D0%BE-%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%96%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D1%96/ | |
dc.relation.references | What is an Artificial Neural Network? [ ] : https://www.databricks.com/glossary/artificial-neural-network | |
dc.relation.references | An Introduction to Convolutional Neural Networks (CNNs) [ ] : https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-convolutional-neural-networks-cnns | |
dc.relation.references | A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks the ELI5 way [ ] : https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way3bd2b1164a53 | |