Обнаружение и классификация воздушных объектов с использованием технологий искусственного интеллекта: дипломная работа / Иван Сергеевич Капитанов; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра компьютерных технологий и систем; науч. рук. Войтешенко И. С.

Abstract

РЕФЕРАТ

Дипломная работа, 68 стр., 21 источник, 4 рисунка. Ключевые слова: обнаружение объектов, летательные аппараты, ней- ронные сети, YOLO, видеотрансляция, RTSP, стабилизация видео, компью- терное зрение. Объекты исследования – методы и технологии для обнаружения и распознавания летательных аппаратов в видеопотоке с использованием ней- ронных сетей, включая системы видеотрансляции и алгоритмы стабилизации изображения. Цель исследования – разработка и исследование прототипа системы об- наружения летательных аппаратов на основе нейросетевой модели YOLOv11, интегрированной с системой видеотрансляции по протоколу RTSP, а также анализ методов стабилизации видео для повышения качества детекции. Методы исследования – системный анализ предметной области, срав- нительный анализ существующих технологий и протоколов, проектирование архитектуры программного комплекса, разработка программных модулей, экспериментальное тестирование, анализ алгоритмов стабилизации видео. В результате исследования – разработан прототип системы, включа- ющий модуль видеотрансляции RTSP, серверный модуль анализа с исполь- зованием YOLOv11 и клиентский интерфейс. Проанализирована эффектив- ность системы на тестовых данных, исследованы методы стабилизации видео и оценена их применимость. Области применения – системы безопасности и мониторинга, автома- тизированные системы наблюдения, робототехника, анализ воздушного про- странства.