Гусєва, Ірина ІгорівнаЧурчин, Денис Андрійович2024-02-062024-02-062024Чурчин, Д. А. Інструментальні засоби аналізу якості дорожнього покриття : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Чурчин Денис Андрійович. - Київ, 2024. - 104 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64347Дане дослідження показує розробку інструментальних засобів на основі машинного навчання для аналізу дорожнього покриття. Включає нейромережеву модель для виявлення дефектів, вебзастосунок для аналізу відео та фото, і визначення геолокації пошкоджень, та API для широкого використання системи.Магістерська дисертація за темою «Інструментальні засоби аналізу якості дорожнього покриття» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Чурчином Денисом Андрійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 6 розділів («Постановка завдання аналізу якості дорожнього покриття», «Аналіз літератури та огляд існуючих рішень», «Програмні інструменти для вирішення поставленого завдання», «Опис програмної реалізації», «Робота користувача з програмною системою», «Розробка стартап- проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 26 джерел; 20 ілюстрацій; 11 таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи 104 сторінки. Актуальність. Від якості доріг залежить швидкість та безпека руху, оскільки розбиті дороги сповільнюють рух та пошкоджують автомобілі. Через це важливо швидко виявляти пошкодження та виконувати ремонт. Наразі ремонтом займаються Державне агентство автомобільних доріг України (Укравтодор) або органи місцевого самоврядування, а перевірка стану виконується візуально працівниками та через систему скарг від громадян. Ці методи є недостатньо ефективними, тож можуть бути покращені за допомогою автоматизації. Метою роботи є створення інструментальних засобів на основі машинного навчання для ефективного вирішення проблеми комплексного аналізу якості дорожнього покриття. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: - розробити та навчити нейромережеву модель, спеціально оптимізовану для точного виявлення дефектів дорожнього покриття; - створити вебзастосунок, який слугує інтерактивною платформою для завантаження та аналізу медіа файлів, забезпечуючи інтеграцію розробленої моделі в комплексну систему; - асоціювати пошкодження дорожнього покриття з їх точною геолокацією для нанесення на карту, використовуючи інформацію з медіа файлів або на основі даних з відповідних GPX-файлів; - розробити API, що надає програмний інтерфейс до всіх функціональних можливостей вебзастосунку, дозволяючи ширше застосовувати та впроваджувати систему, забезпечуючи її масштабованість та доступність. Об’єктом дослідження є аналіз якості дорожнього покриття. Предметом дослідження є програмне забезпечення для аналізу якості дорожнього покриття на основі обробки медіа даних. Методи дослідження: теоретичні, як аналіз та узагальнення, і емпіричні, як експериментування та вимірювання. Практичне значення одержаних результатів полягає в розроблених алгоритмах автоматизованого відстеження руху об’єктів, розпізнаних моделлю на основі комʼютерного зору, та алгоритмі поєднання об’єктів знайдених на відео, з географічним положенням, знайденим у файлі з дискретними точками.104 с.ukінструментальні засобидорожнє покриттяямикомп’ютерний зірштучний інтелектаналіз якостіцифрова обробка зображенняцифрова обробка відеоMaster Thesis004.4