| dc.contributor.author | Колесницький, О. К. | uk |
| dc.contributor.author | Хоцько, Б. В. | uk |
| dc.contributor.author | Kolesnytskyj, O. K. | en |
| dc.contributor.author | Khotsko, B. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:48:30Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:48:30Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Колесницький О. К., Хоцько Б. В. Інформаційна технологія відстеження та підрахунку об’єктів на відеофрагментах на основі згорткової нейронної мережі // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29909. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53683 | |
| dc.description.abstract | У роботі обґрунтовано вибір згорткової нейронної мережі YOLOv8 для реалізації модуля відстеження та підрахунку об’єктів на відеофрагментах. Для забезпечення стабільного супроводу об’єктів обрано трекер | uk |
| dc.description.abstract | This paper justifies the choice of the YOLOv8 convolutional neural network for implementing a module to track and count objects in video clips. To ensure stable object tracking, the DeepSORT tracker was selected, which is based on the use of a Kalman filter and the Mahalanobis distance. The module was implemented in Python using the PyTorch, | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29909 | |
| dc.subject | згорткова нейронна мережа | uk |
| dc.subject | трекер | uk |
| dc.subject | convolutional neural network | en |
| dc.subject | tracker | en |
| dc.title | Інформаційна технологія відстеження та підрахунку об’єктів на відеофрагментах на основі згорткової нейронної мережі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Soleimanitaleb, Zahra, and Mohammad Ali Keyvanrad. “Single object tracking: a survey of methods, datasets, and evaluation metrics.” arXiv preprint arXiv:2201.13066 (2022). | en |
| dc.relation.references | Ciaparrone, Gioele, et al. “Deep learning in video multi-object tracking: A survey.” Neurocomputing 381 (2020): 61-88. | en |
| dc.relation.references | Zou, Zhengxia, et al. “Object detection in 20 years: A survey.” Proceedings of the IEEE (2023). | en |
| dc.relation.references | Bewley, Alex, et al. “Simple online and realtime tracking.” 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP). IEEE, 2016. | en |
