Дослідження моделей нейронних мереж для побудови систем моніторингу транспорту

Abstract

Об’єкт дослідження – процес автоматизованого моніторингу та аналізу транспортних потоків у режимі реального часу з використанням засобів комп’ютерного зору. Мета роботи – дослідження ефективності сучасних архітектур нейронних мереж та розробка інтелектуальної програмної системи моніторингу транспорту, що забезпечує високу точність детекції та стабільність підрахунку транспортних засобів на базі моделі YOLOv9. У роботі було проаналізовано існуючі рішення у сфері інтелектуальних транспортних систем та методів глибокого навчання для розпізнавання образів. Було здійснено розробку програмного комплексу на основі сучасного стеку технологій, а саме: мова програмування Python; бібліотеки для роботи з ШІ: PyTorch, Ultralytics YOLO; інструменти обробки відео: OpenCV; графічний інтерфейс: Tkinter . Результатом роботи є інтелектуальна система з функціоналом детекції та трекінгу об'єктів у реальному часі, алгоритмом стабілізації класифікації, механізмом візуалізації результатів та експорту статистичних звітів у форматі CSV .