| Popis: |
Магістерська дисертація: 114 с., 23 рис., 11 табл., 1 дод., 14 джерел. Тема роботи: нейронна мережа оптимальної роботи системи відеомоніторингу паркувального простору Об’єкт дослідження: методи пошуку та виявлення вільних місць на паркувальному просторі. Предмет дослідження: моделі й архітектури нейронних мереж та алгоритми розпізнавання об'єктів з відеопотоку. Використовується модифікований за допомогою архітектури метод нейронних мереж. Метою даної магістерської дисертації є створення модифікованого за допомогою архітектури методу нейронних мереж, що дозволять швидко знаходити у відеопотоці паркувальні місця та визначати їх стан. Актуальність даної теми зумовлена постійним збільшенням кількості машин на дорогах та невеликою кількістю виділених паркувальних місць. В роботі проведено огляд методів розпізнавання об’єктів з відеопотоку, розглянуто, існуючі методи знаходження вільних паркувальних місць в Україні та світі. Наведено аргументацію, чому обраний метод вирішення проблеми є оптимальним для України. Розглянуто та розв’язано декілька модельних задач, порівняно результати роботи алгоритмів. Результати та їх новизна: виявлено застарілість та недосконалість методів знаходження вільних паркувальних місць в Україні. Запропоновано створення системи, що використовує нейронну мережу, яка дозволяє значно підвищити точність та швидкість виявлення вільного місця на паркувальному просторі. Master’s thesis: 114p., 23 figs., 11 tab., 1 appendix, 14 sources. The theme of the work is the neural network of optimal operation for video- based parking occupancy detection system. Object of research: methods of finding and detecting free parking spots in the parking lot. Subject of research: neural networks models and architectures and object recognition in a video stream algorithms. An architecture-modified neural network method is used. The purpose of this master's thesis is to create an architecture-modified method of neural networks which will allow to find parking spaces via the video stream and determine the status. The relevance of this topic is due to continuously increasing number of cars and the small number of parking spaces. The paper reviews the methods of recognizing objects from the video stream, considers the existing methods of finding free parking spaces in Ukraine and in the world. The thesis also argues why the chosen method of solving the problem is optimal for Ukraine. Several model problems are considered and solved, the results of algorithms are compared. Results and their novelty: the obsolete and imperfect methods of finding free parking spaces in Ukraine are revealed. It is proposed to create a system that uses a neural network, which can significantly increase the accuracy and speed of detection of the free parking space. |
