<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Методи та засоби компʼютерного зору автономних безпілотних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЩербатюк, М. В.uk
dc.contributor.authorМаслій, Р. В.uk
dc.contributor.authorShcherbatiuk, M. V.en
dc.contributor.authorMaslii, R. V.en
dc.date.accessioned2025-09-12T10:06:42Z
dc.date.available2025-09-12T10:06:42Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ даній роботі розглядається структура автономної безпілотної системи, що функціонує за участі використання алгоритмів штучного інтелекту та компʼютерного зору. Запропоновано багаторівневу архітектуру системи управління із розподіленими підсистемами для виконання задач аналізу навколишнього середовища, побудови маршрутів, навігації та задач повʼязаних з обміном даними в реальному часі.uk
dc.description.abstractThis paper examines the structure of an autonomous unmanned system that operates with the use of artificial intelligence and computer vision algorithms. A multi-level control system architecture with distributed subsystems is proposed to perform tasks related to environmental analysis, route planning, navigation, and real-time data exchange.en
dc.identifier.citationЩербатюк М. В., Маслій Р. В. Методи та засоби компʼютерного зору автономних безпілотних систем // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24517.uk
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc004.93
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49251
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.referencesBozhukha L. M. About improving the performance of the YOLOv9 object detection model [Electronic resource] / L. M. Bozhukha, O. D. Syzonenko // Problems of applied mathematics and mathematic modeling. 2024. P. 38. Mode of access: https://doi.org/10.15421/322401 (date of access: 23.03.2025).en
dc.relation.referencesGitHub - wongkinyiu/yolov9: implementation of paper - yolov9: learning what you want to learn using programmable gradient information [Electronic resource] // GitHub. Mode of access: https://github.com/WongKinYiu/yolov9 (date of access: 23.03.2025).en
dc.relation.referencesTalib M. YOLOv8-CAB: Improved YOLOv8 for Real-time object detection [Electronic resource] / Moahaimen Talib, Ahmed H. Y. Al-Noori, Jameelah Suad // Karbala international journal of modern science. 2024. Vol. 10, no. 1. Mode of access: https://doi.org/10.33640/2405-609x.3339 (date of access: 23.03.2025).en
dc.relation.referencesGitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO [Electronic resource] // GitHub. Mode of access: https://github.com/ultralytics/ultralytics (date of access: 23.03.2025).en
dc.relation.referencesAccurate and fast single shot multibox detector [Electronic resource] / Lie Guo [et al.] // IET Computer Vision. 2020. Vol. 14, no. 6. P. 391398. Mode of access: https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2019.0711 (date of access: 23.03.2025).en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24517
dc.subjectкомпʼютерний зірuk
dc.subjectбезпілотна системаuk
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectавтономністьuk
dc.subjectJETSONen
dc.subjectYOLOen
dc.subjectSLAMen
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectunmanned systemen
dc.subjectautonomyen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleМетоди та засоби компʼютерного зору автономних безпілотних системuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
24517.pdf
Розмір:
157,21 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2025)