Застосування нейронних мереж як систем ідентифікації, класифікації, керування чи прогнозування діяльності складної системи

Abstract

Мета роботи - розробити, дослідити та проаналізувати ефективність застосування глибоких нейронних мереж для задач ідентифікації об'єктів у складних системах на прикладі YOLO.

Розглядається застосування сучасних методів аналізу зображень з використанням моделей глибокого навчання. Було проведено вивчення дизайну Йоло та його здатності ідентифікувати предмети. Показано фази навчання моделі, складання набору даних, покращення результатів. Поширені проблеми з ШІ в практичних додатках включають: наслідки освітлення, зміна розмірів об'єктів та обмеження обчислювальної потужності. Корисність праці-це здатність змінювати рамки для нагляду, саморегулювання, оборони та ланцюгів поставок.