Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами
This article provides a brief overview of a set of the most common basic object detection neural network models. Today, the need for automating surveillance and observation processes remains a growing trend. Moreover, one of the key tasks of such processes is usually the detection of an object of in...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351422 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543624389459968 |
|---|---|
| author | Shvandt, Maksym Moroz, Volodymyr |
| author_facet | Shvandt, Maksym Moroz, Volodymyr |
| author_sort | Shvandt, Maksym |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-02-02T20:49:24Z |
| description | This article provides a brief overview of a set of the most common basic object detection neural network models. Today, the need for automating surveillance and observation processes remains a growing trend. Moreover, one of the key tasks of such processes is usually the detection of an object of interest for further analysis. Previously, many basic object detection algorithms and approaches have been proposed; however, most of them typically have limitations in terms of their applicability. In most cases, these limitations arise due to the nature of the observed environment or because the detection approaches rely on specific object characteristics, such as color or basic shapes only. To address these problems, a new approach for object detection has been developed using neural networks. This paper presents the basis and central aspects of the most common neural network object detection models. The experiment has demonstrated the features, advantages, and disadvantages of the studied methods in the application case of lab animal detection during their behavioral study. Considering this, conclusions and recommendations for their usage cases were made. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:06:11Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-351422 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T08:06:11Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-3514222026-02-02T20:49:24Z Overview of neural network object detection methods & models on the example of their use for lab animal observation Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами Shvandt, Maksym Moroz, Volodymyr object detection neural network neural layer architecture model optimization estimation prediction video image frame background foreground experiment comparison детектування об’єктів нейронна мережа нейронний шар архітектура модель оптимізація оцінка прогноз відео зображення кадр задній фон передній фон експеримент порівняння This article provides a brief overview of a set of the most common basic object detection neural network models. Today, the need for automating surveillance and observation processes remains a growing trend. Moreover, one of the key tasks of such processes is usually the detection of an object of interest for further analysis. Previously, many basic object detection algorithms and approaches have been proposed; however, most of them typically have limitations in terms of their applicability. In most cases, these limitations arise due to the nature of the observed environment or because the detection approaches rely on specific object characteristics, such as color or basic shapes only. To address these problems, a new approach for object detection has been developed using neural networks. This paper presents the basis and central aspects of the most common neural network object detection models. The experiment has demonstrated the features, advantages, and disadvantages of the studied methods in the application case of lab animal detection during their behavioral study. Considering this, conclusions and recommendations for their usage cases were made. Наведено стислий огляд найпоширеніших базових моделей нейронних мереж для виявлення об’єктів. Потреба в автоматизації процесів спостереження та нагляду постійно зростає. Одним із ключових завдань таких процесів є виявлення об’єкта, що цікавить, для подальшого його аналізу. Було запропоновано багато основних алгоритмів і підходів виявлення об’єктів, але більшість із них, зазвичай, мають деякі обмеження щодо області застосування. Здебільшого ці обмеження зумовлені характером спостережуваного середовища або через те, що підходи до виявлення залежать від окремих характеристик об’єкта, як-от лише колір або деякі основні форми. Для вирішення цих проблем був розроблений загалом новий підхід до виявлення об’єктів із використанням нейронних мереж. Подано основи та основні аспекти найбільш поширених моделей нейронних мереж для виявлення об’єктів. Експеримент продемонстрував особливості, переваги та недоліки досліджуваних методів при застосуванні для виявлення лабораторних тварин під час вивчення їх поведінки. З огляду на це зроблено висновки та надано рекомендації щодо їх використання. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-12-29 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351422 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.4.05 System research and information technologies; No. 4 (2025); 71-103 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2025); 71-103 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2025); 71-103 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351422/338441 |
| spellingShingle | детектування об’єктів нейронна мережа нейронний шар архітектура модель оптимізація оцінка прогноз відео зображення кадр задній фон передній фон експеримент порівняння Shvandt, Maksym Moroz, Volodymyr Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title | Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title_alt | Overview of neural network object detection methods & models on the example of their use for lab animal observation |
| title_full | Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title_fullStr | Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title_full_unstemmed | Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title_short | Огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| title_sort | огляд методів і моделей детектування об’єктів на базі нейронних мереж на прикладі їх застосування для спостереження за лабораторними тваринами |
| topic | детектування об’єктів нейронна мережа нейронний шар архітектура модель оптимізація оцінка прогноз відео зображення кадр задній фон передній фон експеримент порівняння |
| topic_facet | object detection neural network neural layer architecture model optimization estimation prediction video image frame background foreground experiment comparison детектування об’єктів нейронна мережа нейронний шар архітектура модель оптимізація оцінка прогноз відео зображення кадр задній фон передній фон експеримент порівняння |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351422 |
| work_keys_str_mv | AT shvandtmaksym overviewofneuralnetworkobjectdetectionmethodsmodelsontheexampleoftheiruseforlabanimalobservation AT morozvolodymyr overviewofneuralnetworkobjectdetectionmethodsmodelsontheexampleoftheiruseforlabanimalobservation AT shvandtmaksym oglâdmetodívímodelejdetektuvannâobêktívnabazínejronnihmerežnaprikladííhzastosuvannâdlâsposterežennâzalaboratornimitvarinami AT morozvolodymyr oglâdmetodívímodelejdetektuvannâobêktívnabazínejronnihmerežnaprikladííhzastosuvannâdlâsposterežennâzalaboratornimitvarinami |