Тема выпускной квалификационной работы: «Система обнаружения и распознавания объектов в видеопотоке с помощью машинного обучения». Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Анализ алгоритмов распознавания видеопоследовательности. 2) Изучение типов задач машинного обучения. 3) Анализ и сравнение нейронных сетей для обнаружения и распознавания объектов. 4) Сравнение алгоритмов машинного обучения. 5) Обучение нейронной сети с использованием размеченного набора данных. Анализ полученных результатов после обучение модели. 6) Разработка алгоритма с интегрированной обученной нейронной сетью для классификации костей домино. В результате выполнения данной работы на языке Python была разработана система, способная обнаруживать и распознавать объекты в видеопотоке с точностью 68%.

The subject of the graduate qualification work is « A system for detecting and recognizing objects in a video stream using machine learning». The research set the following goals: 1) Analysis of video sequence recognition algorithms. 2) Studying the types of machine learning tasks. 3) Analysis and comparison of neural networks for object detection and recognition. 4) Comparison of machine learning algorithms. 5) Training a neural network using a marked dataset. Analysis of the obtained results after training the model. 6) Development of an algorithm with an integrated trained neural network for dominoes classification. As a result of this work, a system capable of detecting and recognizing objects in a video stream with 68% accuracy was developed in Python.