Застосування машинного навчання для розпізнавання об’єктів на зображеннях

Abstract

Кваліфікаційна робота присв’ячена розробці програми по розпізнаванню об’єктів на зображенні, для прикладу взято в якості об'єктів на зображення - ктота та людину. В роботі здійснена розробка прогами по розпізнаванню об’єктів при цьому проаналізовано технології які використовуються під час розпізнавання. Описано основні понятя, принципи та етапи які необхідні для розпізнавання об’єктів на зображенні. При цьому використані різні моделі нейронних мереж (Yolo v8n, Yolo v8m, Yolo v8x) та здійснено їх порівння результатів виявлення об’єктів на зображенні. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано типоі технологій, які застосовуються при розпізнаванні об’єктів на зображенні. Наведений опис всіх етапів розпізнавання об’єктів на зображенні та дана їх коротка характеристика. У другому розділі описано розробку програми для розпізнавання об’єктів, для прикладу ми обрали в якості об’єктів – людину та кота. Проведено порівняльний аналіз різних моделей нейронних мереж (Yolo v8n, Yolo v8m, Yolo v8x) та обрана та яка найкраще здійснює розпізнавання об'єктів на зображенні. У третьому розділі кваліфікаційної роботи було опрацьовано такі питання як поняття мети та завдання БЖД це стосувалося безпеки життедіяльності. Крім цього розкриті питання при дії при ліквідації аварій на об’єкті. А також наведена характеристика катастроф і типові дії та аварійно-відновні роботи при ліквідації наслідків катастроф та аварій. Об’єкт дослідження: Процес розпізнавання об’єктів на зображенні. Предмет дослідження: Технології та методи які застосовуються при розпізнаванні об’єктів на зображенні. Практичне значення одержаних результатів полягає у стовренні програми для розпізнавання об’єктів на зображенні, яка може бути після доопрацювання використана в системах, наприклад, відеоспостереження

The qualification work is devoted to the development of a program for recognizing objects in an image, for example, a person and a person are taken as objects in an image. The work develops programs for recognizing objects using this analyzed technology, which is used during recognition. The basic concepts, principles and stages necessary for recognizing objects in an image are described. In this case, different models of neural networks (Yolo v8n, Yolo v8m, Yolo v8x) are used and their results for objects in an image are compared. The first section of the qualification work describes the types of technologies used in recognizing objects in an image. A description of all stages of recognizing objects in an image is given and their brief characteristics are given. The second section describes the development of a program for recognizing objects, for example, we chose a person and a cat as objects. A comparative analysis of various neural network models (Yolo v8n, Yolo v8m, Yolo v8x) was conducted and the best recognition of objects in the image was selected. In the third section of the qualification work, such issues as the concept of the purpose and task of the BZH were worked out, this concerned the safety of life. In addition, the issue of actions during the elimination of accidents at the facility was revealed. And the characteristics of disasters and types of actions and emergency recovery work during the elimination of the consequences of disasters and accidents are also given. Object of study: The process of recognizing objects in the image. Subject of study: Technologies and methods used in recognizing objects in the image. The practical significance of the results obtained was in the creation of a program for recognizing objects in the image, which can be used in systems, for example, video surveillance, after refinement