Ворона М. В.Зубар ЮрійZubar Yurii2025-02-112025-02-112024https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9784Зубар, Ю. В. Розробка та впровадження системи відеоспостереження на основі нейронних мереж YOLO та методів трекінгу для детекції та відстеження об’єктів у реальному часі = Development and implementation of a video surveillance system based on YOLO neural networks and tracking methods for real-time object detection and tracking : магістерська робота ; спец. 122 ''Комп'ютерні науки'' / Ю. В. Зубар ; наук. кер. М. В. Ворона. – Миколаїв : НУК, 2024. – 95 с.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.ukсистема відеоспостереженнянейронні мережіYOLO (You Only Look Once)детекція об'єктіввідстеження об'єктівінтелектуальні системи відеоспостереженняобробка зображеньсистеми автоматичного моніторингуаналіз відеоданихінтеграція систем відеоспостереження122 ''Комп'ютерні науки''video surveillance systemneural networksobject detectionobject trackingintelligent video surveillance systemsimage processingautomatic monitoring systemsvideo data analysisvideo surveillance system integrationMasterThesis