Бакалаврські роботи (ОТ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (ОТ) за Автор "Алєнін, Олег Ігорович"
Зараз показуємо 1 - 20 з 23
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Алгоритмiчна торгова стратегiя з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Андрiанов, Микита Ярославович; Алєнін, Олег ІгоровичУ даній роботі було детально описано використання методів статистичного аналізу та алгоритмів машинного навчання для розробки алгоритмічних торгових стратегій, а також ретроспективного тестування для оцінки їх ефективності та вибору найкращої стратегії. Були проаналізовані слабкі та сильні сторони алгоритмічної торгівлі, алгоритмів машинного навчання, існуючих технологій для розробки алгоритмічних торгових стратегій та розроблені алгоритмічні торгові стратегії. Розроблені алгоритмічні торгові стратегії дають можливість проаналізувати коливання ринку в минулому та при детальному дослідженні передбачити коливання ринку в майбутньому за допомогою алгоритмів машинного навчання.Документ Відкритий доступ Веб-додаток для системи виявлення вирубок лісу по знімках місцевості(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Петрик, Артур Сергійович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Веб-сайт для розпізнавання захисного коду captcha(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Коломієць, Дмитро Юрійович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Додаток для продажу музичних інструментів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Чорноморець, Владислав Олегович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Мобільний додаток для управління системою спільних поїздок(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Гук, Микола Олексійович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Модуль детекції об'єктів для обчислювальних систем з обмеженими ресурсами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Брязкало, Михайло Едуардович; Алєнін, Олег ІгоровичДипломний проект присвячено дослідженню та вирішенню проблеми детекції об’єктів на обчислювальних системах з обмеженими ресурсами. В роботі використовується легка та ефективна модель детекції об’єктів EfficientDet Lite, та проводиться її налаштування та оптимізація під використання на одноплатовому комп’ютері RapsberryPi 4. Аналіз результатів розробки підтверджує ефективність модуля детекції об’єктів, в тому числі детекції в режимі реального часу.Документ Відкритий доступ Модуль класифікації об‘єктів на зображенні в інфрачервоному спектрі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Желепа, Валентин Валерійович; Алєнін, Олег ІгоровичУ цьому бакалаврському дипломному проєкті досліджується, як глибинні згорткові нейронні мережі (DCNN) можна використовувати для виявлення об’єктів на зображеннях в інфрачервоному спектрі. Оскільки інфрачервоне світло пропускається краще ніж видиме за певних конкретних погодних умов, на-приклад, у слабкому тумані, такий підхід можна використовувати для наземних і повітряних засобів для коригування маршрутів та збільшення безпеки перевезень. Для створення моделі та її тренування використовувалися зображення з датасету FLIR. Початковий набір теплових даних FLIR дозволяє розробникам розпочати навчання згорткових нейронних мереж (CNN), для створення ефективніших систем безпілотних транспортних засобів. Створена модель дозволяє розпізнати на інфрачервоних зображеннях такі об’єкти: автомобіль, автобус, вантажівка, людей та велосипеди. Програмна частина була написана на мові Python3 використовуючи відповідні модулі для створення та навчання нейронних мереж. Для візуалізації результату роботи моделі використовуються обробленні зображення з обведенням розпізнаних об’єктів на них і позначенням їх класу.Документ Відкритий доступ Модуль класифікації об’єктів для систем з обмеженими ресурсами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Чередник, Віталій Юрійович; Алєнін, Олег ІгоровичДипломний проєкт присвячено розробці модуля класифікації для систем з обмеженими ресурсами з використанням ефективних алгоритмів глибинного навчання. У проєкті демонструється реалізація двох моделей класифікації YOLOv5 – “nano” та “small”, здійснюється оцінка їх точності та швидкості обробки. На основі результатів проведених досліджень було обрано оптимальний варіант для впровадження на системах з обмеженими ресурсами. Програмний продукт був розроблений на мові Python з використанням фреймворку PyTorch та бібліотеки OpenCV.Документ Відкритий доступ Модуль програмної стабілізації зображення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Горбонос, Олег Олександрович; Алєнін, Олег ІгоровичМетою цієї роботи є розробка модулю програмної стабілізації зображення для систем з обмеженими ресурсами. Було оглянуто сучасні методи стабілізації зображення та узагальнений алгоритм програмної стабілізації, обрані оптимальні інструменти та алгоритми та реалізований модуль. На основі результатів тестування досліджено вплив різних конфігурацій на роботу, а також системні вимоги. Програмний продукт був розроблений за допомогою мови C++ та бібліотеки OpenCV.Документ Відкритий доступ Модуль розпізнавання об'єктів для системи виявлення вирубок лісу по знімках місцевості(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Шрам, Влада Сергіївна; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Рекомендаційна система для аудіо веб-додатку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Кривонос, Андрій Анатолійович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система автоматичного тестування веб-застосунків: клієнтська частина(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Шульга, Єгор Костянтинович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система авторизації користувачів за допомогою електронного підпису(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Гудь, Володимир Володимирович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система вимірювання відстані до об’єктів на відео(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Цоколов, Максим Володимирович; Алєнін, Олег ІгоровичЦей дипломний проект має на меті розв'язання проблеми вимірювання відстані до об'єктів на відео. В результаті аналізу та розробки було натреновано нейронну мережу, що може визначатиоб’єкти на відео. Окрім цього було розроблено алгоритм, якийможе визначати відстань до об’єктів, використовуючи дані про камеру, об’єкт та дані з нейромережі. Дана система має веб-інтерфейс для взаємодії. Розроблена система може використовуватись не лише для розпізнавання відстані до об’єктів на відео, що вже було записане, але й навідео що транслюється.Система реалізована на мові програмування Python з використанням фреймворків OpenCV, PyTorchі Werkzeug. Для реалізації веб-інтерфейсу використовується бібліотека Flask.Документ Відкритий доступ Система електронного подання документів для приймальної комісії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Ковалишин, Олег Юрійович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система захоплення та супроводження об'єкту для автопілота(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кубишка, Юрій Сергійович; Алєнін, Олег ІгоровичДана робота спрямована на вирішення проблеми трекінгу об’єкта в системах з обмеженими обчислювальними потужностями. На основі аналізу існуючих підходів до трекінгу об’єктів, було обрано кілька алгоритмів, що лягли в основу розробки системи. Розроблений програмний продукт дає можливість користувачеві визначати розташування об’єкта у відео-потоці. Проведено дослідження системи на стабільність роботи у різних сценаріях використання. На основі отриманих результатів сформовано рекомендації по застосуванню. Програмний продукт реалізовано мовою Python.Документ Відкритий доступ Система обліку студентів на лабораторних заняттях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Долматов, Ілля Олександрович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система порівняння цін продуктів супермаркетів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Севрук, Артем Олександрович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Система тихого розумного будинку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Єрмоленко, Віталій Русланович; Алєнін, Олег ІгоровичДокумент Відкритий доступ Соціальна мережа з адаптивною рекомендацією користувачів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Костинюк, Олександр Анатолійович; Алєнін, Олег Ігорович