Магістерські роботи (РТС)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (РТС) за Автор "Жук, Сергій Якович"
Зараз показуємо 1 - 5 з 5
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Адаптивний алгоритм кореляційного стеження за безпілотним літальним апаратом в системі відеоспостереження(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Крот, Юрій Юрійович; Жук, Сергій ЯковичДокумент Відкритий доступ Алгоритм супроводження БПЛА за даними відеоспостережень з використанням методу віднімання фону(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023-05) Ренгевич, Нікіта Олексійович; Жук, Сергій ЯковичРобота присвячена розробці алгоритму супроводу безпілотних літальних апаратів (БПЛА) за даними відеоспостереження з використанням методу віднімання фону та траєкторної обробки даних про ціль за допомогою фільтра Калмана. У рамках роботи розглянуті особливості БПЛА як об'єкта супроводу системою відеоспостереження, в першу чергу, технологія БПЛА, а також аналіз можливостей систем для виявлення та супроводження БПЛА. Разом з тим, у роботі досліджені наявні методи для виявлення рухомих об’єктів, серед яких метод віднімання фону виявився найбільш цікавим. Виявлення рухомого об'єкта за допомогою методу віднімання фону відбувається за допомогою відокремлення фонового зображення зі зображення, отриманих на поточному кадрі. Результатом такого відокремлення є зображення об'єкту, що рухається. Для вдосконалення цього алгоритму були розглянуті методи зсуву середнього та безперервного адаптивного зсуву середнього значення, алгоритм сегментації фону/переднього плану на основі суміші гаусіанів та алгоритм сегментації фону/переднього плану на основі змішаних гаусіан з адаптивним коефіцієнтом навчання. Далі було розглянуто аналіз алгоритмів супроводу, за допомогою яких, після виявлення, БПЛА може цілеспрямовано супроводжуватись. Створений алгоритм відеостеження за БПЛА, що базується на фільтрі Калмана, розглянуто більш детально. Для цього був розрахований центр маси та описаний сам алгоритм, що може бути використаний для відповідного стеження за БПЛА. Для реалізації алгоритму була використана бібліотека OpenCV та розглянуті етапи обробки зображення та відео, які включають в себе віднімання фону, обробку контурів та кластеризацію контурів. Детально були розглянуті результати тестування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Алгоритм траєкторної фільтрації БПЛА за даними системи відеоспостереження і FMCW далекоміра(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Сатиренко, Максим Ігорович; Жук, Сергій ЯковичМагістерська дисертація на тему «Алгоритм траєкторної фільтрації БПЛА за даними системи відеоспостереження і FMCW далекоміра» складається з 84 сторінок, що включають в себе 8 розділів, 2 додатки, 20 ілюстрації, 19 таблиць, 17 бібліографічних найменувань за переліком джерел посилань. В роботі розроблено алгоритм траєкторної фільтрації БПЛАза даними системи відеоспостереження та FMCW далекоміра для супроводження, та забезпечення оцінок положення БПЛА в просторі. Метою дослідження являється підвищення ефективності локалізації БПЛА в просторі з використанням системи відеоспостереження та FMCW далекоміру, шляхом розробки алгоритму траєкторної фільтрації з розпізнаванням різних видів його руху. Об’єкт дослідження – процес траєкторної фільтрації БПЛА за даними системи відеоспотереження та FMCW далекоміру. Предмет дослідження – методи стеження та оцінки положення БПЛА за даними відеоспостережень та FMCW далекоміру. Для виконання заданої задачі потрібно виконати такі завдання: – провести аналіз існуючих методів стеження за БПЛА; – синтезувати оптимальний алгоритм стеження та оцінювання положення БПЛА в просторі; – оцінити ефективність розробленого алгоритму шляхом статистичного моделюванню на ЕОМ; – оцінити можливості практичної реалізації розробленого алгоритму.Документ Відкритий доступ Алгоритм траєкторної фільтрації малорозмірного БПЛА при комплексному використанні даних РЛС і відеокамери(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кравчук, Ярослав Олександрович; Жук, Сергій ЯковичМагістерська робота на тему «Алгоритм траєкторної фільтрації малорозмірного БПЛА при комплексному використанні даних РЛС та відеокамери» складається з 8 розділів на 89 сторінках, більш ніж 50 формул, 8 ілюстрацій по тексту роботи та 8 таблиць. Об’єкт дослідження – процес оцінювання параметрів руху малорозмірного БПЛА за даними РЛС та відеокамери. Предмет дослідження – методи оптимальної траєкторної фільрації малорозмірного БПЛА за даними РЛС та відеокамери Метою дослідження є підвищення точності оцінювання параметрів руху малорозмірного БПЛА шляхом розробки алгоритму траєкторної фільрації за даними РЛС та відеокамери. Для досягнення поставленої мети були розв’язані такі часткові завдання: - Розробка моделі вимірювання координат малорозмірного БПЛА за даними РЛС та відеокамери. - Синтез алгоритму траєкторної фільтрації малорозмірного БПЛА за даними РЛС та відеокамери. - Аналіз характеристик точності синтезованого алгоритму траєкторної фільтрації шляхом моделювання роботи фільтра на ЕОМ. - Аналіз можливостей практичної реалізації розробленого алгоритму. Дослідження отриманого оптимального алгоритму було проведене з використанням пакету прикладних програм для інженерних обчислень MatLab.Документ Відкритий доступ Алгоритми траєкторної обробки інформації за даними мережі відеодатчиків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кот, Максим Геннадійович; Жук, Сергій ЯковичМагістерська дисертація «Алгоритми траєкторної обробки інформації за даними мережі відеодатчиків» займає 74 сторінок, 89 формул, 42 рисунки та 6 таблиць. Дана дисертація присвячена розробці алгоритмів виявлення і оцінювання параметрів руху БПЛА за даними мережі відеодатчиків. Мета дослідження: розробити алгоритми виявлення і оцінювання параметрів руху БПЛА за даними мережі відеодатчиків. Об’єкт дослідження: процеси виявлення і оцінювання параметрів руху об’єктів за даними мережі відеодатчиків. Предмет дослідження: методи виявлення і оцінювання параметрів руху об’єктів за даними мережі відеодатчиків. Обґрунтовано актуальність задач виявлення і оцінювання параметрів руху БПЛА за допомогою мережі відеодатчиків. Проведено порівняння алгоритмів виявлення об’єктів, які рухаються, на зображеннях: метод оптичного потоку, Camshift, Meanshift та метод міжкадрової різниці. Розроблено алгоритм виявлення рухомого об’єкту на відео з використанням міжкадрових різниць і проведено його аналіз на модельному і реальному відеозображеннях. З використанням тріангуляційного методу розроблено алгоритм визначення координат рухомого об’єкту за даними двох відеокамер у прямокутній системі координат та проведено аналіз його точносних характеристик. На основі методу калманівської фільтрації розроблено алгоритм оцінювання параметрів руху об’єкту за даними двох відеокамер у прямокутній системі координат та виконано аналіз його ефективності шляхом статистичного моделювання. Розглянуто можливості практичної реалізації розробленого алгоритму траєкторної обробки інформації на сучасній цифровій базі.