Розробка та впровадження системи відеоспостереження на основі нейронних мереж YOLO та методів трекінгу для детекції та відстеження об’єктів у реальному часі

Abstract

Сучасні технології штучного інтелекту та комп’ютерного зору широко застосовуються в різних сферах, таких, як безпека, медицина та автономний транспорт. Серед найефективніших методів для розпізнавання та класифікації об’єктів виділяються алгоритми глибокого навчання, зокрема YOLO та Faster RCNN. Це дослідження присвячене розробці інтелектуальної системи відеоспостереження, що використовує алгоритм YOLOv8 для виявлення об’єктів та метод Deep Tracking для їхнього відстеження в режимі реального часу. Основна мета роботи – створення високопродуктивної системи, здатної оперативно аналізувати відеопотік у реальних умовах. Запропонований підхід сприяє підвищенню точності та швидкості обробки відеоданих, що є важливим для безпекових і автоматизованих рішень.