НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ ДЕТЕКТУВАННЯ ТА ВІДСТЕЖЕННЯ У ТРАНСПОРТНОМУ ПОТОЦІ МІСТА
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-156-2025-06Ключові слова:
машинне навчання, YOLOV, тестування, трекінг, електросамокат, deep sort, детекція, веб-додаток.Анотація
В роботі проведено опис предметної галузі, а саме опис методів машинного навчання та нейронної мережі, а також завдання класифікації. Крім вищепереліченого було проведено огляд наукової літератури та аналогів та опис сімейства нейромережевих моделей YOLOv7. Описано архітектуру нейромережевої моделі YOLOV7, її основні частини та їх при-значення. Було описано набір даних для навчання та тестування моделі, описано веб-додаток «RoboFlow», в якому виконувалася розмітка зображень. Також було описано алгоритм Deep SORT для відстеження об'єктів у часі. Реалізовано нейромережну модель для детектування та трекінгу електросамокатів у транспортному потоці. Модель була навчена на зібраному наборі даних. Також було реалізовано веб-додаток для демонстрації роботи нейромережевої моделі. Веб-додаток повністю відповідає функціональним та нефункціональним вимогам. Проведено тестування нейронної мережі, тестування проводилося на різних моделях YOLOV7, найкращий результат показала модель YOLOV7-w6. Також було проведено функціональне тестування веб-програми. Було проведено автоматизоване тестування веб-застосування за допомогою інструменту cypress, веб-додаток було протестовано за допомогою двох видів тестування, компонентного та E2E.
Посилання
Viuhin V.V. Matematychni osnovy teorii mashynnoho navchannia ta prohnozuvannia. // K.: 2013. - 387 s.
Barskyi A.B. Neironni merezhi: rozpiznavannia, keruvannia, pryiniattia rishen. // K.: Finansy ta statystyka, 2004. - 176 s.
Voronin V.V. Teoriia ta praktyka mashynnoho navchannia: navchalne posibnyk. / V.V. Voronina, A.V. Mikhieiev, N.H. Yarushkina, K.V. Sviatov // Do, 2017. - 290 s.
Gawande U., Hajari K., Golhar Y. Real-time deep learning approach для pedestrian detection і suspicious activity recognition. // Procedia Computer Science, 2023. - Т. 218 - С. 2438-2447.
Tang F., Yang F., Tian X. Long-distance person detection based on Yolov7. // Electronics, 2023. - Т. 12, № 6. - С. 1502-1516.
Wang C.-Y., Bochkovskiy A., Liao H.-Y. M. YOLOV7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors.// 2022 -15 с.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
