Система обробки даних для Smart City на базі нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТкаченко, Валентина Василівна
dc.contributor.authorКопійка, Антон Олександрович
dc.date.accessioned2022-07-13T13:53:42Z
dc.date.available2022-07-13T13:53:42Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractukАктуальність. Підтримка якості доріг надзвичайно складна задача, оскільки неможливо одночасно контролювати тисячі кілометрів дорожнього полотна, котре може бути пошкоджене під впливом тисячі факторів, серед яких як природні (різкі перепади температур, опади, зсуви ґрунту, зміни клімату), так і техногенні (перевантаження, знос, недотримання технічних стандартів при будівництві доріг, структурні руйнування тощо). Враховуючи величезну протяжність доріг наразі немає єдиної системи, яка б могла виконувати моніторинг якості дороги і при цьому не потребувала б великих матеріальних та людських затрат, які б можна було витратити на власне ремонт. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є запропонувати систему, котра б могла фіксувати ями на дорогах, без участі людського ресурсу при обмеженому фінансуванні. В якості рішення проблеми можна представити вбудовану в автомобіль систему для визначення якості дорожнього покриття на базі нейронної мережі, натренованої на показниках лінійного прискорення акселерометра. Для реалізації визначеної мети були сформульовані наступні завдання: − аналіз існуючих рішень в суміжній області та пошук систем, котрі можуть виступати аналогами для запропонованої; − вибір технологій, котрі варто використовувати для створення системи; − проектування та реалізація програмного забезпечення, моделювання нейронної мережі. Об’єкт дослідження – процес збору та обробки інформації про якість дорожнього покриття, який ускладнений необхідністю збирання, оброблення та класифікації великої кількості параметрів в режимі часу наближеному до реального. Предмет дослідження – способи та підходи до збору показників лінійного прискорення та їх подальшого використання для класифікації якості дорожнього покриття за допомогою засобів машинного навчання та використання згорткових нейронних мереж для роботи з часовими рядами. Методи досліджень. В рамках вирішення поставлених задач було використано теоретичні методи досліджень: аналіз та класифікація інформаційної інфраструктури, абстрагування від апаратної та програмної частини задля формування вимог до магістерської дисертації, пояснення обраного стеку технологій та конкретних програмних продуктів, синтез загального способу побудови інфраструктури на різних її рівнях та узагальнення отриманих результатів задля їх візуалізації, а також емпіричний метод експерименту для визначення якості отриманого програмного забезпечення. Наукова новизна одержаних результатів. Запропоновано метод класифікації стану дорожнього покриття з використанням машинного навчання на базі показників лінійного прискорення з використанням згорткових нейронних мереж на відміну від загальноприйнятої регресійної моделі при роботі з часовими рядами. Запропоновано концепт системи для автоматизованого збору та аналізу показників лінійного прискорення під час руху автотранспорту для моніторингу стану доріг з можливістю його інтеграції в масштабну систему Інтернету речей. Практична значимість результатів дослідження. Отримана за результатами роботи система для збору показників лінійного прискорення та класифікатор якості дорожнього покриття, на базі цих даних, може використовуватися для оперативного виявлення дефектів дорожнього покриття та подальшого планування ремонтних робіт комунальними службами, а також вибору оптимального маршруту руху для звичайних автомобілістів з врахуванням ямковості дороги.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationКопійка, А. О. Система обробки даних для Smart City на базі нейронної мережі : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Копійка Антон Олександрович. – Київ, 2022. – 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/48772
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінтернет речейuk
dc.subjectвиявлення вибоїнuk
dc.subjectакселерометрuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectsmart cityuk
dc.subjectspiuk
dc.subjectstm32uk
dc.subjectcnnuk
dc.subject.udc004.056.5uk
dc.titleСистема обробки даних для Smart City на базі нейронної мережіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kopiika_magistr.pdf
Розмір:
2.26 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи