Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЗнаміровський, А.uk
dc.contributor.authorЛосенко, А. В.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:28:54Z
dc.date.available2025-08-13T09:28:54Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47793
dc.description.abstractУ роботі розроблено інформаційну систему для виявлення курців у режимі реального часу на основі аналізу потокового відео. Для навчання моделі створено спеціалізований датасет на платформі Roboflow. Проведено експерименти з використанням моделей YOLO та Roboflow. Найефективнішу модель було інтегровано у мобільний додаток, реалізований мовою Kotlin. Система дозволяє автоматично виявляти випадки куріння у громадських місцях, що може використовуватись у цілях громадського контролю та безпеки.uk
dc.description.abstractAn information system for real-time smoker detection from streaming video was developed. A specialized dataset was created on the Roboflow platform, and multiple object detection models, including YOLO and Roboflow, were evaluated.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25205
dc.subjectвиявлення курцівuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectпотокове відеоuk
dc.subjectYOLOuk
dc.subjectRoboflowuk
dc.subjectKotlinuk
dc.subjectмобільнийдодатокuk
dc.subjectsmoker detectionuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectvideo streamuk
dc.subjectYOLOuk
dc.subjectRoboflowuk
dc.subjectKotlinuk
dc.subjectmobile applicationВступПроблема контролю за курінням у громадських місцях є актуальною як з точки зору охорони здоров’яuk
dc.subjectтак і зміркувань безпеки Застосування технологій комп’ютерного зоруuk
dc.subjectзокрема нейронних мережuk
dc.subjectвідкриває новіuk
dc.titleІнформаційна система виявлення курців у потоковому відео з використанням нейромережевих моделей виявлення обʼєктівuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8:004.932.2:004.738.5
dc.relation.referencesUltralytics YOLOv8 Documentation [ ]. : https://docs.ultralytics.com/modes/train/#multi-gpu-training
dc.relation.referencesTensorFlow Lite Guide [ ]. : https://ai.google.dev/edge/litert/models/convert_pytorch
dc.relation.referencesAndroid Developers CameraX [ ]. : https://developer.android.com/media/camera/camerax?authuser=1
dc.relation.referencesUltralytics Python Package [ ]. : https://pypi.org/project/ultralytics/
dc.relation.referencesAndroid Developers Kotlin Language Guide [ ]. : https://developer.android.com/kotlin/
dc.relation.referencesReis, D., Kupec, J., Hong, J., & Daoudi, A. (2023). Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8: https://arxiv.org/abs/2305.09972


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію