Магістерські роботи (КЕОА)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21992

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (КЕОА) за Ключові слова "004.932.4"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Метод розпізнавання двовимірних кодів на зображеннях
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Сокол, Ярослав Володимирович; Варфоломєєв, Антон Юрійович
    В наш час широкого розповсюдження набули двомірні штрих коди, які застосовуються для зашифрування та автоматичного зчитування різного роду інформації. Існує ряд типів найпоширеніших двомірних штрих кодів, у зв’язку з чим універсальні пристрої декодування для розшифрування коду мають його пропускати через підсистеми декодування кожного окремого типу коду. Оскільки процедура декодування не є простою, час на спробу обробити всі варіанти кодів може виявитись досить великим. Щоб подолати зазначену проблему запропоновано використати нейронну мережу для первинного розпізнавання типу коду із подальшим вибором найбільш імовірного для даного типу дешифратора. Зокрема, запропоновано метод попереднього розпізнавання типу найбільш поширених типів двомірних кодів на основі нейромережі SqueezeNet, що на відміну від процедури послідовної перевірки шляхом прямого дешифрування за допомогою бібліотек декодування кодів дозволяє підвищити швидкодію визначення типу коду на 6 мс, а також досягти вищої точності класифікування.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Методи підвищення роздільної здатності інфрачервоних зображень за допомогою штучних згорткових нейронних мереж
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Ярошенко, Максим Олександрович; Варфоломєєв, Антон Юрійович
    Розроблено штучну нейронну мережу для збільшення роздільної здатності інфрачервоних зображень HCNNSR, яка є модифікацією відомої мережі BCLSR та відрізняється тим, що не має в своєму складі рекурсивних та рекурентних шарів, що дозволило зменшити час обробки одного зображення в 1,9 разів та дещо підвищити якість відновлення високої роздільної здатності інфрачервоних зображень. Вперше досліджено ефективність відновлення високої роздільної здатності інфрачервоних зображень мережею BCLSR.