Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні (20 ; 2024 ; Київ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Титульні сторінки. Зміст(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024)Документ Відкритий доступ Аналіз ефективності архітектур нейронних мереж для автоматизованої сегментації картографічних зображень(ПБФ, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024-12-04) Земляков, Олександр Ігорович; Момот, Андрій СергійовичУ матеріалах розглядається порівняльний аналіз сучасних архітектур нейронних мереж, таких як FCN, DeepLabv3 і U-Net, для задач сегментації картографічних зображень. Особлива увага приділяється перевагам і недолікам кожної архітектури, зокрема точності, обчислювальній складності та вимогам до обсягу даних для навчання. Аналіз показав, що U-Net є найбільш оптимальним вибором для обробки картографічних даних завдяки збалансованості між точністю та вимогами до ресурсів. У статті наголошується на важливості автоматизації сегментації для підвищення ефективності й об'єктивності роботи з великими обсягами даних.Документ Відкритий доступ Можливість використання дифракційно-часового методу ультразвукового контролю для стикових зварних з'єднань поліетиленових труб(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024-12) Глабець, Сергій МиколайовичРозглянуто дифракційно-часовий метод ультразвукового контролю стикових зварних з’єднань металевих конструкцій, його особливості, переваги та недоліки а також можливість застосування для сучасних конструкційних пластиків, а саме зварних з’єднань труб з поліетилену високої щільності (HDPE). Проаналізовані проблеми та намічені напрямки досліджень з метою визначення придатності дифракційно-часового методу для контролю зварних з’єднань промислових поліетиленових трубопроводів.Документ Відкритий доступ Complementary filter for UAV attitude estimation(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Dovbysh, I. O.; Muraviov, O. V.This paper considers filtering techniques, used for unmanned aerial vehicles attitude estimation, a critical aspect of navigation and autonomy. The study compares traditional Kalman Filters with complementary filters, which use sensor fusion to adjust the measurements. The complementary filter structure, main equations, and principles are given in this paper.