Intelligent system for determining the harmfulness of food composition

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKozak, O. S.
dc.contributor.authorSineglazov, V. M.
dc.date.accessioned2024-10-28T13:37:01Z
dc.date.available2024-10-28T13:37:01Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ даній роботі обґрунтовано створення інтелектуальної системи визначення та аналізу складу продуктів для забезпечення користувачів автоматизованим інструментом визначення оцінки шкідливості складу продуктів, який буде інтелектуально визначати текстову інформацію складу. Заразом, було розроблено та запропоновано архітектурне рішення для побудови інтелектуальних систем, які обробляють текстові дані зображення, з можливістю оновлення інтелектуального програмного модуля та обміну даними з зовнішнім харним середовищем без постійного доступу до серверу. Розроблена архітектура включає в себе: безсерверне середовище, яке дозволяє матеріально ефективно обробляти невеликі навантаження; зовнішнє сховище даних для зберігання великої кількості неструктурованих даних; клієнт, який може тривалий час підтримувати функціональність, знаходячись у ізоляції (від решти системи, при відсутності мобільного зв’язку тощо); зовнішній репозиторій для моделей нейронних мереж, що дозволяє розповсюджувати оновлення моделі, не вимагаючи оновлення всього застосунку. Заразом, у статті було описано багатошарову структуру інтелектуальної системи персоналізованої оцінки складу продуктів харчування, а також обґрунтовано необхідність створення програмного забезпечення у вигляді бібліотеки на мові програмування Java для інтелектуального виявлення тексту на зображеннях. Створена бібліотека реалізує використання високопродуктивних алгоритмів та рішень, таких, як: алгоритм MSER для детекції тексту, алгоритм видалення нетекстових регіонів, алгоритм вирівнювання тексту на зображенні, алгоритм групування слів та рядків, згорткову нейронну мережу MobileNetV2 для розпізнавання символів, які дозволяють застосовувати її на пристроях з обмеженими обчислювальними ресурсами та містить підтримку обробки українського тексту. Результатом роботи є оцінка ефективності запропонованого програмного забезпечення.
dc.description.abstractotherThis paper substantiates the creation of an intelligent system for determining and analyzing the composition of products to provide users with an automated tool for determining the assessment of the harmfulness of the composition of products, which will intellectually determine the textual information of the composition. At the same time, an architectural solution was developed and proposed to build intelligent systems that process textual image data, with the ability to update the intelligent software module and exchange data with an external environment without constant access to the server. The developed architecture includes: a serverless environment that allows materially efficient handle small loads; external data storage for storing large amounts of unstructured data; a client that can maintain functionality for a long time, being isolated (from the rest of the system, in the absence of mobile communication, etc.); an external repository for neural network models, which allows you to distribute model updates without requiring updates to the entire application. At the same time, the article describes the multilayer structure of the intelligent system of personalized assessment of food composition, and also substantiates the need to create software in the form of a library in the Java programming language for intelligent text detection in images. The created library implements the use of high-performance algorithms and solutions, such as: MSER algorithm for text detection, algorithm for removing non-text regions, text skewing algorithm in the image, word and line grouping algorithm, MobileNetV2 convolutional neural network for character recognition, which allows to use it on devices with limited computing resources and includes support for Ukrainian text processing. The result is an assessment of the effectiveness of the proposed software.
dc.format.pagerangeС. 124-127
dc.identifier.citationKozak, O. S. Intelligent system for determining the harmfulness of food composition / Kozak O. S., Sineglazov V. M. // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2021) : матеріали І Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів в секції інформатики та програмної інженерії (22–26 листопада 2021 р., Київ). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, ІПІ ФІОТ, 2021. – С. 124-127. – Бібліогр.: 3 назви.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70190
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceМатеріали І Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2022)» в секції інформатики та програмної інженерії, 22–26 листопада 2021 р., Київ
dc.subjectавтоматизована оцінка шкідливості складу продуктів
dc.subjectархітектурне рішення для інтелектуальної системи
dc.subjectінтелектуальна система
dc.subjectпрограмне забезпечення
dc.subjectрозпізнавання тексту
dc.subjectautomated assessment of product composition harmfulness
dc.subjectarchitectural solution for intelligent system
dc.subjectintelligent system
dc.subjectsoftware
dc.subjecttext recognition
dc.subject.udc004.89:664](045)
dc.titleIntelligent system for determining the harmfulness of food composition
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Conf_SoftTech_2021_1-124-127.pdf
Розмір:
308.08 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2021)