| dc.contributor.author | Знаміровський, А. | uk |
| dc.contributor.author | Лосенко, А. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:28:54Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:28:54Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47793 | |
| dc.description.abstract | У 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.abstract | An 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.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| 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.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25205 | |
| dc.subject | виявлення курців | uk |
| dc.subject | комп’ютерний зір | uk |
| dc.subject | потокове відео | uk |
| dc.subject | YOLO | uk |
| dc.subject | Roboflow | uk |
| dc.subject | Kotlin | uk |
| dc.subject | мобільнийдодаток | uk |
| dc.subject | smoker detection | uk |
| dc.subject | computer vision | uk |
| dc.subject | video stream | uk |
| dc.subject | YOLO | uk |
| dc.subject | Roboflow | uk |
| dc.subject | Kotlin | uk |
| dc.subject | mobile applicationВступПроблема контролю за курінням у громадських місцях є актуальною як з точки зору охорони здоров’я | uk |
| dc.subject | так і зміркувань безпеки Застосування технологій комп’ютерного зору | uk |
| dc.subject | зокрема нейронних мереж | uk |
| dc.subject | відкриває нові | uk |
| dc.title | Інформаційна система виявлення курців у потоковому відео з використанням нейромережевих моделей виявлення обʼєктів | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8:004.932.2:004.738.5 | |
| dc.relation.references | Ultralytics YOLOv8 Documentation [ ]. : https://docs.ultralytics.com/modes/train/#multi-gpu-training | |
| dc.relation.references | TensorFlow Lite Guide [ ]. : https://ai.google.dev/edge/litert/models/convert_pytorch | |
| dc.relation.references | Android Developers CameraX [ ]. : https://developer.android.com/media/camera/camerax?authuser=1 | |
| dc.relation.references | Ultralytics Python Package [ ]. : https://pypi.org/project/ultralytics/ | |
| dc.relation.references | Android Developers Kotlin Language Guide [ ]. : https://developer.android.com/kotlin/ | |
| dc.relation.references | Reis, D., Kupec, J., Hong, J., & Daoudi, A. (2023). Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8: https://arxiv.org/abs/2305.09972 | |