Метод виявлення та класифікації транспортних засобів на основі комп'ютерного зору

Abstract

Метою роботи є розробка методу для автоматизованої системи виявлення та класифікації транспортних засобів з використанням алгоритмів глибокого навчання. Така система здатна працювати в реальному часі та забезпечувати високу точність навіть у складних умовах дорожнього середовища.. Методи дослідження, використані у роботі, включають згорткові нейронні мережі, модифіковану модель YOLOv8 з модулем для покращеного виявлення транспортних засобів завдяки фокусуванню на важливих ознаках, традиційні методи обробки зображень для попередньої підготовки даних. Результати дослідження: розроблено метод для інтегрованої системи моніторингу дорожнього руху, що використовує модифіковану архітектуру YOLOv8 із впровадженням модуля додаткової ували для підвищення точності детекції об'єктів. Проведено експериментальне дослідження та аналіз ефективності системи. Практичне значення роботи полягає у створенні методу для системи, яка здатна автоматизувати процес моніторингу дорожнього руху в реальному часі. Рекомендації для подальших досліджень включають вдосконалення алгоритмів роботи в умовах низького освітлення, розширення можливостей системи для аналізу складних дорожніх умов, інтеграцію з системами прогнозування заторів та розробку адаптивних моделей, які враховують погодні умови.