2025

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73841

Переглянути

Перегляд 2025 за Ключові слова "004.8"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Usingcomputer vision for automated object tracking system
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Bulbotka, N.; Polshakova, O.
    The article examines the use of computer vision technologies to automate the process of tracking objects in a video stream. The developed system is described, which implements the recognition, tracking and determination of the characteristics of moving objects using the YOLOv8 model. The system includes modules for video display, recognition, tracking, and determination of object characteristics. The process of retraining the YOLOv8 model on specific data sets is described, as well as the application of algorithms for determining the speed of moving objects.The proposed solution allows analysis of the video stream in real time. The results confirm thecompliance of the developed system with the set requirements and its practical suitability in the areas of video surveillance, analysis of the behavior of objects, unmanned aerial vehicles and transport systems
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Автоматизована система налаштування продуктів для провайдерів інформаційних послуг
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Галушко, Д. О.; Знова, К. В.; Ролік, О. І.
    В роботі запропоновано автоматизовану систему, яка забезпечує інтеграцію сучасних методів аналізу природної мови (NLP) із використанням моделей BERT, а також гетерогенних графових нейронних мереж (HeteroGNN) для аналізу графів дій, сформованих на основі декомпозиції сценаріїв використання. Система дозволяє об’єднати дані з текстової документації, графів послідовності дій та кодової бази, щоб автоматично ідентифікувати необхідні зміни у функціоналі програмного продукту, виявляти ризиковані місця в архітектурі, а також визначати можливості перевикористання існуючих компонентів. Для обробки текстової документації та бізнес-нотаток система використовує NLP-алгоритми, які виділяють ключові сутності та зв’язки між ними, дозволяючи автоматично оновлювати технічну документацію. Це забезпечує мінімізацію часу на підготовку документації для нових змін, зменшення ризику упущення важливих деталей та гарантує узгодженість між різними етапами розробки. Аналіз графів дій, побудованих на основі сценаріїв використання, виконується із застосуванням алгоритмів PageRank і Betweenness Centrality для визначення критичних вузлів. Завдяки цьому система автоматично прогнозує вплив змін на інші модулі продукту та пріоритизує регресійне тестування. Результати експериментів демонструють ефективність розробленої системи на прикладі реального сценарію відключення користувача від послуги постачання інтернету. Автоматично виділено ключові дії, такі як відключення порту, оновлення тарифного плану або повне припинення послуги, залежно від кількості активних точок доступу. Система сформувала новий граф дій із урахуванням умов сценарію, ідентифікувала критичні вузли, які могли вплинути на стабільність інших продуктів, та запропонувала рекомендації для розробників і тестувальників. Запропонована система забезпечує адаптивність до різних сценаріїв використання завдяки модульній архітектурі. Це дозволяє провайдерам швидко адаптувати свої програмні продукти до змін ринку, підвищуючи швидкість і точність впровадження нових функціональних можливостей. Додатково система здійснює інтеграцію з кодовою базою через AST-парсери, які виявляють залежності між методами та модулями, забезпечуючи консистентність між графами дій, документацією та реалізацією.