| dc.contributor.author | Лучко, Є. М. | uk |
| dc.contributor.author | Мартинюк, Т. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Очкуров, М. А. | uk |
| dc.contributor.author | Luchko, Y. M. | en |
| dc.contributor.author | Martyniuk, T. B. | en |
| dc.contributor.author | Ochkurov, M. A. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-11T12:40:45Z | |
| dc.date.available | 2026-09-11T12:40:45Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Лучко Є. М., Мартинюк Т. Б., Очкуров М. А. Комп’ютерна система моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26651. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54329 | |
| dc.description.abstract | У роботі розроблено комп’ютерну систему моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі. Система дозволяє ефективно відслідковувати стан зайнятості місць паркування, що надає можливість більш передбачувано реалізовувати їх контроль. | uk |
| dc.description.abstract | The paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network. The system allows for effective tracking of parking space occupancy, enabling more predictable utilization of these spaces. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26651 | |
| dc.subject | згорткові нейронні мережі | uk |
| dc.subject | розпізнавання | uk |
| dc.subject | камери відеоспостереженняAbstractThe paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network The system allows | en |
| dc.subject | convolutional neural networks | en |
| dc.subject | recognition | en |
| dc.subject | video surveillance camerasВступШвидке зростання населення в містах та зростання рівня автомобілізації призводять до значнихвикликів в управлінні транспортною інфраструктурою Однією з найгостріших проблем є пошук | uk |
| dc.title | Комп’ютерна система моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.93 | |
| dc.relation.references | Reforming off-street parking is the key to fewer emissions and more livable cities. Institute for Transportation and Development Policy. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://itdp.org/2023/09/12/reforming-offstreet-parking-fewer-emissions-livable-cities/ Abdul Rani W. N. H. B., Fadzil L. M. Object detection algorithms for parking detection - survey. International journal of electrical and electronics engineering. 2024. Т. 11, № 4. С. 167–174. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.14445/23488379/ijeee-v11i4p118. Muthulakshmi R., Anusha K., Divyatharshni M. A comparative analysis of SSD, mask R-CNN and yolo for object detection. Tijer. 2024. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://tijer.org/tijer/papers/TIJERC001183.pdf. Ji A., Ma X. Vehicle detection and classification for traffic management and autonomous systems using YOLOv10. Alexandria engineering journal. 2025. Т. 127. С. 804–816. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.06.049. | en |
