Комп’ютерно-інтегрована система фіксації порушень правил дорожнього руху

dc.contributor.authorБілявський, Віталій Романович
dc.date.accessioned2026-01-07T10:33:43Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ роботі розроблено комп'ютерно-інтегровану систему автоматичної фіксації порушень правил дорожнього руху на основі нейронних мереж глибокого навчання. Досліджено принципи побудови модульної архітектури системи з незалежними компонентами обробки відеопотоків, персистентного зберігання даних та моніторингу. Проаналізовано сучасні методи розпізнавання номерних знаків із застосуванням згорткових нейронних мереж та GPU-прискорення. The work develops a computer-integrated system for automatic traffic violation detection based on deep learning neural networks. The principles of constructing a modular system architecture with independent components for video stream processing, persistent data storage, and monitoring are investigated. Modern methods of license plate recognition using convolutional neural networks and GPU acceleration are analyzed.
dc.identifier.citationБілявський, В. Р. Комп’ютерно-інтегрована система фіксації порушень правил дорожнього руху = Computer-integrated system for recording violations of traffic rules : кваліфікаційна робота : спец. 174 – автоматизація комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка ; освітньо-професійна програма – автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Віталій Романович Білявський ; науковий керівник к.т.н., доц. П. В. Гуменний. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 92 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/55777
dc.publisherТернопіль, ЗУНУ
dc.titleКомп’ютерно-інтегрована система фіксації порушень правил дорожнього руху
dc.title.alternativeComputer-integrated system for recording violations of traffic rules
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Білявський_В.pdf
Size:
3.54 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
2.37 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: