Потапова, Катерина РоманівнаІванюк, Володимир Ігорович2024-02-122024-02-122024Іванюк, В. І. Система розпізнавання підводних об’єктів на базі методу Sea-thru та нейронної мережі YOLO : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Іванюк Володимир Ігорович. – Київ, 2024. – 84 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64429Актуальність теми. Дослідження в області комп'ютерного зору для підводних безпілотних апаратів має велике стратегічне значення в Україні, і є актуальним напрямком розвитку технологій у всьому світі. Адже асортимент безпілотних апаратів, що розширюється, і використання методів комп'ютерного зору у безпілотних апаратах, відіграє важливу роль у забезпеченні національного суверенітету та територіальної цілісності України та надає можливість виконувати різноманітні завдання в цивільному використанні. Таким чином, дослідження та розробка програмного забезпечення з використанням методів комп’ютерного зору стає ключовою темою як у науковому, так і у практичному аспекті. Об’єктом дослідження є розпізнавання об'єктів безпілотним підводним апаратом. Предметом дослідження є виявлення та класифікація підводних об’єктів безпілотним підводним апаратом. Мета роботи: аналіз існуючих методів розпізнавання об’єктів; дослідження особливостей підводного середовища та їх впливу на ефективність систем розпізнавання; створення системи розпізнавання об’єктів для безпілотного підводного апарату. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано метод розпізнавання об’єктів для безпілотних підводних апаратів. 2. Розроблено систему виявлення та класифікації об’єктів з урахуванням підводного середовища. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дає змогу підвищити ефективність та надійність розпізнавання об'єктів у підводному середовищі, забезпечуючи тим самим покращення якості та точності безпілотних підводних апаратів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28 – 30 листопада 2023 р.). Публікації: 1. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Наливайчук М. В. Огляд нейронних мереж та стандартних алгоритмів обробки зображень в області комп'ютерного зору // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". — 2023. — №15. https://doi.org/10.25313/2520-2057-2023-15-9208 2. Іванюк В. І., Потапова К. Р. МЕТОДИ МОДЕЛЮВАННЯ ВОГНЮ В КОМП’ЮТЕРНІЙ ГРАФІЦІ, с.235. – URL: https://sci-conf.com.ua/wp-content/uploads/2023/06/INNOVATIONS-AND-PROSPECTS-IN-MODERN-SCIENCE-5-7.06.2023.pdf 3. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Кучмій О. О., СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ПІДВОДНИХ ОБ’ЄКТІВ НА БАЗІ МЕТОДУ SEA-THRU ТА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ YOLO. ПМК' 2023 Шістнадцята наукова конференція магістрантів та аспірантів. 4. Ivaniuk V., Potapova K., Nalyvaychuk M. BASIC METHODS OF FIRE SIMULATION, p. 80 — URL: https://sci-conf.com.ua/wp-content/uploads/2023/06/SCIENTIFIC-PROGRESS-INNOVATIONS-ACHIEVEMENTS-AND-PROSPECTS-25-27.06.23.pdf 5. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Наливайчук М. В., Гуріненко С. О, Вовк Л. Б.. СИСТЕМА КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ АВТОНОМНИХ БЕЗПІЛОТНИХ ПІДВОДНИХ АПАРАТІВ НА БАЗІ МОДИФІКОВАНОГО МЕТОДУ SEA-THRU ТА НЕЙРОМЕРЕЖІ YOLO. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація охоплює вступ, три розділи та висновки. У вступі розглядається загальний огляд роботи, проводиться аналіз поточного стану проблеми, обґрунтовується актуальність дослідження, формулюється мета та завдання, визначається наукова новизна та практичне значення отриманих результатів, а також наводяться відомості про апробацію і впровадження отриманих результатів. У першому розділі розглянуто існуючі методи виявлення об’єктів в підводному середовищі, аналіз методів підвищення якості зображень та методи класифікації об’єктів. У другому розділі описується запропонований метод виявлення та класифікації об’єктів для безпілотного підводного апарату. У третьому розділі презентуються результати експериментального дослідження на різних наборах зображень. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 82 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.84 с.ukMaster Thesis004.932.2