Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.belstu.by/handle/123456789/73802
Title: Анализ производительности моделей YOLOV5 и YOLOV8 для обнаружения автомобилей на кадрах видеопоследовательности
Authors: Ляшева, М. М.
Шлеймович, М. П.
Keywords: распознавание автомобилей
обнаружение автомобилей
безопасность автомобилей
системы видеонаблюдения
кадры видеопоследовательности
нейросетевые модели YOLO
сверточные нейронные сети
компьютерное зрение
Issue Date: 2025
Publisher: БГТУ
Citation: Ляшева, М. М. Анализ производительности моделей YOLOV5 и YOLOV8 для обнаружения автомобилей на кадрах видеопоследовательности / М. М. Ляшева, М. П. Шлеймович // Информационные технологии. Физика и математика : материалы 89-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 3-18 февраля 2025 г. - Минск : БГТУ, 2025. – С. 72-75.
Abstract: На сегодняшний день обеспечение безопасности автомобилей во дворах жилых домов представляет собой серьезную проблему, обусловленную угрозой кражи и актами вандализма. Эффективным решением данной проблемы является круглосуточный мониторинг с помощью систем видеонаблюдения, однако обработка больших объемов видеоданных требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Поэтому необходимо внедрять интеллектуальные системы анализа видео, способные к автоматическому обнаружению и распознаванию автомобилей.
URI: https://elib.belstu.by/handle/123456789/73802
Appears in Collections:материалы конференции постатейно

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ляшева_Анализ.pdf431.39 kBAdobe PDFView/Open



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.