Розробка нейромережевої системи детекції дорожніх знаків на базі архітектур yolov8 та fastvit

Abstract

Проблема, яка вирішується в роботі, полягає у забезпеченні високої точності локалізації дрібних об’єктів та стабільної швидкості інференсу в складних реальних умовах (змінне освітлення, погодні фактори, часткові перекриття) шляхом використання моделей глибокого навчання. Область застосування – інтелектуальні транспортні системи, автономний транспорт, розробка систем допомоги водієві (ADAS) та автоматизований моніторинг дорожньої інфраструктури.

The problem solved in the work is to ensure high accuracy of small object localization and stable inference speed in complex real conditions (variable lighting, weather factors, partial occlusions) using deep learning models. The area of application is intelligent transport systems, autonomous vehicles, development of advanced driver-assistance systems (ADAS), and automated monitoring of road infrastructure.