Перегляд за Ключові слова "штучний інтелект"
Зараз показуємо 1 - 4 з 4
- Результатів на сторінці
- Налаштування сортування
Документ Дослідження методів, моделей та інформаційних технологій розпізнавання об’єктів роботоавтомобілем при його русі(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Якимов, Ю.; Yakymov, Yu. M.; Шматко. О. В.Мета дослідження полягає у підвищенні точності розпізнавання рухомих об'єктів роботизованим автомобілем для точного визначення та прогнозування руху інших об'єктів на дорозі, безпечної та плавної їзди за рахунок дослідження методів та проєктування та розробки програмних компоненті для системи розпізнавання рухомих об’єктів. Об'єкт дослідження – системи розпізнавання об’єктів у роботизованих автомобілях. Предмет дослідження: методи та засоби побудови систем розпізнавання рухомих об’єктів для управління роботизованим автомобілем. Метод дослідження – комплексний аналіз існуючих алгоритмів виявлення об'єктів, розробка та тренування моделей глибокого навчання на базі архітектури YOLO, експериментальна верифікація та порівняння ефективності різних моделей. Робота включає аналіз існуючих досліджень, розробку програмних компонентів, тренування моделей глибокого навчання, аналіз роботи системи. Магістерська робота присвячена розробці інтелектуальної системи виявлення рухомих об'єктів у реальному часі за допомогою алгоритмів YOLO, що є важливим елементом систем комп'ютерного зору для роботизованих автомобілів. Мета роботи полягає у підвищенні точності розпізнавання рухомих об'єктів для ефективного визначення та прогнозування їх траєкторій, що забезпечить підвищення безпеки дорожнього руху. Об'єктом дослідження виступають системи виявлення об'єктів у роботизованих автомобілях, а предметом — методи та засоби побудови цих систем. У роботі розглядаються функціональні та нефункціональні вимоги до таких систем, а також аналізується системна архітектура, включаючи модулі введення, виявлення об'єктів та генерації попереджень. Розроблено програмні компоненти та проведено дослідження розробленої системи, показавши ефективність комбінованого використання алгоритмів для виявлення рухомих об'єктів у різних умовах. Дослідження має значний практичний потенціал, оскільки його результати можуть бути застосовані для оптимізації систем автономного управління транспортними засобами, забезпечуючи високу точність та швидкість реагування, необхідні для безпеки дорожнього руху. Теоретична цінність роботи полягає в розвитку наукових підходів до побудови інтелектуальних систем виявлення об'єктів, що може послужити основою для подальших досліджень у цій області. Результати можуть бути використані при викладанні дисциплін, пов'язаних зі штучним інтелектом, машинним навчанням та робототехнікою. Наукова новизна полягає у впровадженні удосконалень в алгоритми обробки зображень та в реалізації адаптивних методів для підвищення точності і швидкодії системи розпізнавання в різноманітних умовах дорожнього середовища. Практичне значення отриманих результатів виявляється у можливості використання розробленої системи для підвищення рівня безпеки та оптимізації управління в автономних транспортних засобах.Документ Дослідження та проектування програмних компонентів для інтелектуальної системи моніторингу стану пристроїв безперебійного живлення обладнання АСУТП доменного цеху ПРАТ «КАМЕТ-СТАЛЬ»(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Гедіков, В. О.; Hedikov, V. O.; Шматко, О. В.Метою магістерської роботи є розробка програмних компонентів для інтелектуальної системи моніторингу стану ДБЖ, яка стане додатковим інструментом контролю та дозволить оперативніше реагувати на відхилення параметрів ДБЖ, приймати рішення що до проведення технічного обслуговування. Об’єктом дослідження є методи машинного навчання моніторингу та прогнозування технічного стану пристроїв безперебійного живлення. Предметом дослідження є методи та засоби проєктування та розробки програмних компонентів інтелектуальної системи моніторингу стану пристроїв безперебійного живлення. Включаючи в себе алгоритми моніторингу, засоби аналізу даних з використанням трендів і звітів, модуль прогнозування ТО. При виконанні роботи проаналізовано схеми підключення та режими роботи агрегатів безперебійного живлення. Огляд та аналіз існуючої системи моніторингу ДБЖ вказали на ряд недоліків у функціональності та управлінні. Розгляд різноманітних програмних продуктів інтелектуального моніторингу підкреслив їхню варіативність та переваги. Розглянуті ключові методи ШІ, в контексті їх застосування в передачі та постачанні електроенергії, включаючи оптимізацію розподілу потужності та управління системами зберігання енергії. Розглянуті різноманітні методи та алгоритми штучного інтелекту, які можуть бути використані для прогнозування ТО систем енергетики. Наведено порівняння цих методів, виявлено плюси і мінуси різних підходів. Подано список основних функцій розроблюваної системи, визначені користувачі, надано опис їх ролей та функцій у рамках системи, спроектовані діаграми в нотації UML. Представлена структура системи, виконано налаштування всіх компонентів ПТК. Спроектовано і розроблено SCADA-екран моніторингу ДБЖ. Налаштовано механізм передачі сигналів з БД MS SQL в середовище RapidMiner Studio для прогнозування та аналізу даних з ДБЖ. Проведено експериментальні дослідження стану ДБЖ під час знеструмлення, з детальним аналізом рівня контрольованих параметрів. По отриманим даним в RapidMiner була побудована регресійна модель, яка дозволила встановити лінійну залежність між рівнем напруги на батареях та ємністю ДБЖ. Виконана перевірка адекватності моделі. Виконані розрахунки витрат, зроблена оцінка ризиків, визначені перспективи точки беззбитковості.Документ Методологічні основи цифрового інтелекту, інформаційні технології управління складними системами та процесами : Етап 1. Аналіз літературних джерел та детальна постановка завдань, що вирішуються у НДР. Дослідження поточного стану управління ефективністю та якістю в складних системах (організаційних, виробничих, соціально- економічних, техніко-економічних тощо). Дослідження задачі цифрового інтелекту в управлінні складними системами та процесами(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Рекова, Н. Ю.; Сагайда, П. І.; Костіков, О. А.; Держевецька, М. А.; Касьянюк, О. С.Об’єкт дослідження – автоматизація управління складними системами та процесами. Мета роботи – вдосконалення процесів управління ефективністю та якістю в складних системах за рахунок розроблення відповідних моделей, методів та програмних компонентів. Предмет дослідження: моделі, методи та інформаційні технології автоматизації управління складними системами та процесами на основі розвитку цифрового інтелекту та сучасних підходів до розробки програмних компонентів.Документ Підвищення продуктивності завантаження екскаватора ЕКГ-10(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Самохін, О.; Голотюк, М. В.Об’єктом дослідження даної роботи є процес завантаження руди екскаваторами у кар’єрах, зокрема, проблема зносу зубів ковшів екскаваторів. Предметом дослідження є процес видобутку залізної руди, зосереджений на аспектах зносу зубів ковшів екскаваторів та його впливу на продуктивність технологічного обладнання. Мета та завдання. Розробка системи автоматизованого контролю зносу зубів ковшів екскаваторів з метою своєчасного виявлення та запобігання позапланованим простоям технологічного обладнання. Завдання дослідження: 1. Проаналізувати існуючі методи контролю зносу зубів ковшів екскаваторів. 2. Вибрати оптимальні датчики, камеру та систему штучного інтелекту для автоматизованої системи контролю зносу зубів. 3. Розробити алгоритм роботи автоматизованої системи контролю зносу зубів ковшів екскаваторів. 4. Провести експериментальні дослідження системи контролю зносу зубів ковшів екскаваторів.