Розробка алгоритмічно-програмних рішень виявлення типових перешкод на основі згорткової нейромережі
| dc.contributor.author | Покришка Роман Іванович | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-26T12:27:51Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | У роботі проведено аналіз класичних методів комп'ютерного зору та методів глибокого навчання для задачі виявлення перешкод, здійснено порівняльний аналіз архітектур CNN-детекторів та обґрунтовано вибір YOLOv8n як базової моделі. Визначено множину шести типових перешкод у приміщеннях: людина, стілець, стіл, двері, сходи, сміттєвий бак. Розроблено алгоритм виявлення перешкод на основі аналізу центральної зони кадру та алгоритм генерування голосових повідомлень з механізмом cooldown і асинхронним відтворенням. Для розширення можливостей базової моделі застосовано стратегію fine-tuning на датасеті з 3 277 анотованих зображень трьох нових класів, отриманих з платформи Roboflow Universe. | |
| dc.identifier.uri | https://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/12448 | |
| dc.language.iso | other | |
| dc.subject | згорткова нейронна мережа | |
| dc.subject | виявлення перешкод | |
| dc.subject | YOLOv8 | |
| dc.subject | комп'ютерний зір | |
| dc.subject | transfer learning | |
| dc.subject | асистивні технології | |
| dc.subject | голосові повідомлення | |
| dc.subject | глибоке навчання | |
| dc.subject | детекція об'єктів | |
| dc.subject | навігація незрячих | |
| dc.title | Розробка алгоритмічно-програмних рішень виявлення типових перешкод на основі згорткової нейромережі | |
| dc.type | Thesis |