Кафедра комп'ютерної інженерії

Постійний URI для цього зібрання

Переглянути

Нові надходження

Зараз відображається 1 - 5 з 74
  • Документ
    Розпізнавання рухомих об'єтів в просторі
    (2022) Лещук Олександр Сергійович; Погорілий Сергій Дем’янович
    Проведено аналіз наукових публікацій та створено застосування для класифікації моделей рухомих автівок на відео. Було визначено такі класи для моделей: Audi, Chevrolet, Toyota, Other. До класу Other відносяться автівки, які не відносяться до перших трьох класів. Було проаналізовано можливість застосування різних типів нейронних мереж до поставленої задачі і також здійснено порівняльний аналіз бібліотек для навчання нейронних мереж. Сформовано і обґрунтовано вибір моделі нейронної мережі. Виконано програмну реалізацію застосунку мовою Python для класифікації об'єктів з 4 класами на основі нейронної мережі Yolo v4. Експериментально показано, що цей тип нейронної мережі якісно вирішує поставлену задачу: класифікацію об’єктів на зображеннях/відео. Проведено навчання мережі та досягнуто точність розпізнавання близько 93% на валідаційній вибірці і 91% на тестовій вибірці. Було проведення тестування застосування для визначення моделі автівок на світлинах та відео.
  • Документ
    Розробка макету метеостанції з передачею даних по WiFi
    (2022) Стецюк Владислав; Баужа Олександр Стасісович
    У роботі було обрано використовувати модуль ESP-12F в якості головного обчислювального блоку метеостанції. Так як він містить всю необхідну обв’язку і дозволяє підключити не тільки обрані датчики, а й додаткові датчики для розширення функціональності.
  • Документ
    Система автоматизованої обробки фінансових документів
    (2022) Сало Максим; Юрчик Юрій Костянтинович
    Проведено порівняльний аналіз алгоритмів та програмних бібліотек для оптичного розпізнавання даних фінансових документів, досліджено способи покращення результатів розпізнавання, розроблено програмне забезпечення для розпізнавання даних та перевірки справжності фінансових документів на прикладі банківських квитанцій про оплату.
  • Документ
    Методи виявлення мережевих аномалій в IoT системах
    (2022) Мамотенко Сергій; Бойко Юрій Володимирович
    В ході виконання роботи, аналіз архітектури систем IoT показав, що до них підключена велика кількість пристроїв, які можуть передавати персональну та конфіденційну інформацію. Для запобігання втрати цієї інформації варто передбачити механізми захисту від мережевих атак. Запропоновано використання методів виявлення аномалій, як підходу до виявлення мережевих атак. Методи виявлення аномалій здатні виявляти атаки невідомих типів і не потребують постійного оновлення баз сигнатур.Серед методів виявлення аномалій було обрано статистичні методи завдяки їх швидкодії та незначним витратам пам'яті. Це дозволяє використовувати їх в пристроях Інтернету речей з обмеженими обчислювальним потужностями. Виявлено недолік статистичних методів, пов’язаний з заданням порогового значення, що ускладнює їх використання в умовах ІоТ. Був запропонований альтернативний метод – використання штучних нейронних мереж.
  • Документ
    Застосування кластеризації до задачі оптимізації розвезення автомобілів по дилерських центрах
    (2022) Михайлюк Олександр Олександрович; Іваненко Дмитро Олександрович
    У роботі здійснена реалізація та аналіз результатів одного або декількох алгоримтів, що дають оптимальне рішення задачі VRP. Розроблені в ході роботи алгоритми можна використовувати в більш загальному контексті для задач маршрутизації транспорту з аналогічними умовами, або на задачах зі схожою основою. В даній роботі приведено порівняння підходів, інструментів реалізації, структур даних і аналіз щодо їх придатності для виконання поставленої задачі максимально ефективно. Також реалізовано алгоритми маршрутизації транспорту шляхом кластеризації дилерів, детально висвітлено логіку їх роботи та проаналізовано отримані рішення в результаті роботи алгоритмів. Запропоновано можливі варіанти покращення логіки для підвищення ефективності розроблених методів.