ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/140504| Название: | Автоматическое распознавание правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения на основе алгоритмов глубокого обучения : магистерская диссертация |
| Другие названия: | Real time automatic crime detection on CCTV records based on deep learning algorithms |
| Авторы: | Загальский, И. К. Zagal’skiy, I. K. |
| Научный руководитель: | Тимохин, В. Н. Timokhin, V. N. |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | б. и. |
| Библиографическое описание: | Загальский, И. К. Автоматическое распознавание правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения на основе алгоритмов глубокого обучения : магистерская диссертация / И. К. Загальский ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 95 с. — Библиогр.: с. 57-62 (40 назв.). |
| Аннотация: | Создание модели компьютерного зрения на основе алгоритмов глубокого обучения для повышения эффективности автоматического распознавания правонарушений в реальном времени на записях охранных камер видеонаблюдения. Computer vision model creation based on deep learning algorithms to improve the efficiency of real time automatic crime detection on CCTV records. |
| Ключевые слова: | MASTER'S THESIS DEEP LEARNING COMPUTER VISION OBJECT DETECTION CRIME RECOGNITION CCTV CAMERA NEURAL NETWORK МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ РАСПОЗНАВАНИЕ ПРАВОНАРУШЕНИЙ КАМЕРА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ НЕЙРОСЕТЬ |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140504 |
| Условия доступа: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
| Текст лицензии: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
| Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| m_th_i.k.zagalskiy_2024.pdf | 6,5 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.