КҮРДЕЛІ ОРТАДА НЫСАНАНЫ АНЫҚТАУ ЖӘНЕ БАҚЫЛАУ

Бұл зерттеу күрделі ортадағы объектілерді анықтау мен жіктеудің озық әдістерін жасауға бағытталған. Соңғы екі жылда әртүрлі күрделі сценарийлерде озық технологияларды қолданысы артып жатыр. Бұл зерттеу нысаналарды дәл анықтауға және оларды бақылауға бағытталған. Зерттеу жаңбыр мен тұман сияқты табиғи жағдайларды, сондай-ақ камера мүмкіндіктері шектеулері сияқты техникалық ерекшеліктерді ескере отырып, көп өлшемді және күрделі жағдайларда объектілерді анықтауға қатысты мәселелерді шешеді. Объекті анықтау моделін дайындау үшін деректерді жинауға ерекше көңіл бөлінеді, содан кейін деректерді алдын-ала өңдеу, соның ішінде тазарту, таңбалау және үлкейту жұмыстары жүргізіледі. Зерттеу нысананы танудың дәлдігі мен сенімділігін арттыруға және қате сәйкестендіру қаупін азайту үшін деректерді өңдеу жылдамдығын арттыруға бағытталған, YOLO және Deep Sport машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады. Нақты уақыт режимінде объектілерді жылдам анықтаумен танымал YOLO-ны Deep Sport-пен интеграциялау, оның ерекшеліктерін егжей-тегжейлі анықтау және бақылау бойынша біздің әдістемеміздің негізі болып табылады. Бұл синтез екі модельдің де күшті жақтарының күрделі үйлесімі болып табылады. YOLO тиісті нысандарды жылдам анықтайды, Ал Deep Sport терең бақылау жасайды. Эксперименттік кезеңде күрделі жағдайларда өнімділікті бағалау үшін әртүрлі ауа-райы жағдайлары мен параметрлерінде модельдерді мұқият сынауды қамтиды. Бұл жұмыс күрделі ортада объектілерді анықтау әдістерін жетілдіруге бағытталған, бұл әр түрлі жетілдірілген операциялардың тиімділігінің маңызды аспектісі болып табылады. Нәтижелер мақсатты тезірек және дәлірек анықтауға мүмкіндік бере отырып, осы саланың дамуына айтарлықтай үлес қосады деп күтілуде.