Details
| Title | Оптимизация нейросетевой модели YOLO для распознавания объектов в городской среде: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных» |
|---|---|
| Creators | Новикова Дарья Романовна |
| Scientific adviser | Вербова Наталья Михайловна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | оптимизация ; нейросети ; нейросетевые модели ; распознавание объектов ; городская среда ; optimization ; neural networks ; neural network models ; object recognition ; urban environment |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 02.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2970 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\37222 |
| Record create date | 9/19/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Цель данной выпускной квалификационной работы –разработка системы распознавания городских достопримечательностей на базе модели YOLOv8и осуществление программной оптимизация, которая включает в себя фильтрацию по нескольким критериям. Она должна учитывать метаданные фотографии, а именно текущие координаты пользователя, качество фотографии, время съемки для повышения точности и надежности распознавания.
The purpose of this graduation qualification work is to develop a system for recognizing city landmarks based on the YOLOv8 model and to implement software optimization that includes filtering based on several criteria. It should take into account the metadata of the photo, namely the current coordinates of the user, the quality of the photo, and the time of the photo to increase the accuracy and reliability of recognition.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
