Наукові праці Вінницького національного технічного університету

УДОСКОНАЛЕННЯ АРХІТЕКТУРИ АЛГОРИТМУ FASTER R-CNN ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ШВИДКОДІЇ І ТОЧНОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ

Голенко Максим Юрійович — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

У статті наведено дослідження, спрямоване на удосконалення алгоритму розпізнавання
Faster R-CNN з метою підвищення його точності та надійності в задачах розпізнавання об'єктів. У дослідженні розглядаються три ключові структурні покращення, які були впроваджені в алгоритм. Перше покращення передбачає інтеграцію EfficientNet як основної мережі, що значно підвищує якість видобутку ознак, завдяки збалансованому підходу до масштабу глибини мережі, її ширини та роздільної здатності. Це дозволяє досягти більш високої точності при зменшенні кількості параметрів та обчислювальних витрат, що є важливим для практичних застосувань, особливо в умовах обмежених ресурсів. Друге покращення стосується застосування без’якірного підходу CenterNet для мережі пропозицій регіонів (RPN), який спрощує процес локалізації об'єктів, безпосередньо передбачаючи їх центри та розміри. Це усуває необхідність використання попередньо визначених якорів і суттєво підвищує точність локалізації, що особливо важливо для розпізнавання об'єктів різних розмірів і форм, які часто зустрічаються в реальних умовах. Третє покращення полягає в оптимізації функції втрат за допомогою генералізованої інтерсекції над об'єднанням (GIoU), яка забезпечує більш стабільну і точну регресію обмежувальних рамок, що веде до кращої точності локалізації, особливо в складних умовах, таких як перекриття об'єктів або розташування на краях зображення. Проведені структурні зміни в алгоритмі сприяють значному підвищенню його точності та надійності. Експериментальне дослідження на стандартних тестових наборах даних, таких як COCO та PASCAL VOC, показало суттєве зростання середньої точності (mAP) і зниження часу обробки. Отримані результати підкреслюють переваги запропонованих змін у алгоритмі Faster R-CNN, що робить його більш придатним для застосувань в реальних умовах.

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА ЗОБРАЖЕННЯ: ПІДРОБКА, ДОПОВНЕННЯ, ЧИ РЕАЛЬНІСТЬ?

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

Стаття присвячена аналізу сучасних проблем ідентифікації зображень, створених або модифікованих за допомогою технологій штучного інтелекту (ШІ). Особлива увага приділяється впливу таких зображень на соціальні мережі, де вони стають частиною інформаційного потоку та можуть маніпулювати сприйняттям реальності користувачами. ШІ здатен генерувати зображення високої якості, що викликає етичні та правові питання щодо їхньої відповідності реальності та права на існування у різних сферах діяльності. Розглянуто політики соціальних мереж щодо використання та маркування ШІ-згенерованих зображень. Наведено приклади платформ, таких як Adobe Photoshop та Google Photos що працюють на операційній системі Google Android які використовують ШІ для покращення якості (чіткості та естетичності) зображень. Окрема увага приділена генеративним моделям, таким як DALL-E, здатним створювати оригінальні зображення на основі текстових описів. У статті досліджено методи розпізнавання ШІ-модифікованих зображень, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN) та аналіз метаданих. Описано популярні архітектури нейронних мереж, такі як ResNet та EfficientNet, які застосовуються для виявлення маніпуляцій в зображеннях. Проаналізовано ефективність цих методів на прикладах з різним ступенем редагування. Обговорено універсальну систему ідентифікації модифікацій ШІ, що включає автоматичне додавання метаданих та цифрових підписів до експортованих зображень. Це забезпечує високу надійність перевірки, прозорість ШІ-модифікацій та сумісність із наявними системами редагування зображень. У висновках підкреслюється необхідність комплексного підходу до вирішення проблеми ШІ-модифікованих зображень, включаючи технічні, етичні та освітні аспекти. Запровадження універсальних політик сприятиме захисту користувачів від дезінформації та забезпеченню довіри до медіа.

ЗМЕНШЕННЯ ЧАСУ НА НАВЧАННЯ МОДЕЛЕЙ ЗА ДОПОМОГОЮ ТРАНСФЕРНОГО НАВЧАННЯ

Іванов Дмитро Анатолійович — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

скоротити час навчання та ресурси, необхідні для навчання моделей глибокого навчання, зокрема на прикладі архітектури ResNet-50. Основна ідея трансферного навчання полягає у використанні вже навчених шарів моделі для виконання нових завдань, що дозволяє уникнути повного циклу навчання моделі з нуля. У процесі трансферного навчання певна кількість шарів моделі заморожуються, оскільки вони відповідають за розпізнавання загальних ознак, таких як контури або текстури, наприклад. Навчання відбувається тільки на останніх шарах моделі, які відповідають за виконання конкретного завдання. Це значно зменшує час та ресурси, що необхідні для навчання нових моделей. Результатами дослідження є визначення формул, що демонструють логарифмічне зростання витрат часу та ресурсів при використанні трансферному навчанні, яке є менш інтенсивним порівняно з лінійним зростанням витрат часу та ресурсів під час класичного навчання моделі. Наведені формули показують, що для кожної нової моделі необхідно навчати лише 5 шарів, тоді як 45 шарів залишаються незмінними, що забезпечує значну оптимізацію. Ця кількість шарів використовується тільки при використанні архітектури ResNet-50, оскільки дослідження проводилось на цій архітектурі. Дослідження також доводить універсальність методу трансферного навчання, оскільки цей підхід може використовуватися і з іншими архітектурами. Різниця буде лише в тому, що за зміни архітектури, зміниться кількість шарів для навчання загальних ознак, та кількість шарів, що потрібні для спеціалізованих завдань, а також середній час навчання одного шару. Попри це, навчання моделей з іншими архітектурами за допомогою трансферного навчання буде використовувати менше ресурсів та часу для процесу навчання.

МІКРОСЕРВІСНА АРХІТЕКТУРА ДЛЯ КЕРУВАННЯ ЗАРЯДНИМИ СТАНЦІЯМИ ЕЛЕКТРОМОБІЛІВ: ВПРОВАДЖЕННЯ ONION АРХІТЕКТУРИ ТА OCPP ДЛЯ МАСШТАБОВАНОСТІ Й ВІДМОВОСТІЙКОСТІ

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

В статті розглянуто розробку програмної системи для централізованого керування та моніторингу зарядних станцій електромобілів. Метою дослідження є розробка системи оптимізації витрат електроенергії, використання стандартної для серверної частини Onion архітектури у клієнтській частині застосунку, що дасть можливість краще структурувати код і забезпечити гнучкість та масштабованість, реалізацію гнучких алгоритмів для роботи з часовими інтервалами споживання енергії, створення інтеграції з сучасними технологіями для обробки даних у реальному часі.

В роботі здійснено реалізацію серверної та клієнтської частин системи управління зарядними станціями електромобілів. Cистема успішно розгорнута і протестована з використанням
Test-Driven Development підходів, демонструючи високу ефективність та відповідність поставленим вимогам. Розроблене програмне забезпечення спрямоване на підвищення ефективності використання електроенергії, зниження експлуатаційних витрат та поліпшення досвіду як водіїв електромобілів, так і операторів зарядних мереж. Завдяки можливості віддаленого моніторингу та контролю зарядних станцій, система дозволить оперативно реагувати на проблеми, що з’являються, та забезпечить безперебійну роботу зарядної інфраструктури. Оптимізація процесів зарядки сприятиме раціональному використанню електроенергії та зменшенню витрат на експлуатацію.

Аналітичні дані, отримані із системи, допоможуть приймати обґрунтовані рішення щодо розширення мережі зарядних станцій та покращення обслуговування клієнтів. Реалізація основних функцій охоплює управління зарядними станціями, резервацію, моніторинг та аналітику, обмеження споживання енергії, роботу з таблицями та локалізацію, зокрема, створено зручний інтерфейс для налаштування депо, який включає можливості як введення загальних, так і точкових обмежень.

ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО МІКРОКЛІМАТУ У ПРИМІЩЕННЯХ ТА ЕНЕРГОЕФЕКТИВНЕ КЕРУВАННЯ ІНЖЕНЕРНИМИ СИСТЕМАМИ БУДІВЕЛЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ

Поліщук Ігор Анатолійович, Гікало Павло Валерійович, Шевченко Марія Григорівна — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

У статті описані недоліки алгоритмів керування наявних систем автоматизації інженерних систем будівель, які приводять до надмірного енергоспоживання. Розглянуто проблеми підтримки оптимального мікроклімату у приміщеннях, вказано фактори, які суттєво впливають на його забезпечення.

Виконано аналіз сучасних підходів до забезпечення температурного комфорту у приміщеннях та підвищення енергоефективності будівель за допомогою інноваційних технологій і методів. Висвітлено використання цифрових двійників та алгоритмів машинного навчання для моделювання мікроклімату та оптимізації роботи систем опалення, вентиляції та кондиціонування. Підкреслено роль сучасних інформаційних технології, які дозволяють застосовувати адаптивні підходи до керування інженерними системами будівель.

Запропоновано використання додаткових датчиків сонячного випромінювання, швидкості руху повітря для оцінки рівня комфорту в приміщенні, а також надані рекомендації щодо вибору і обчислення коефіцієнтів ізоляційних властивостей одягу та метаболічної активності людей у приміщенні.

У статті запропонована архітектура системи для побудови цифрового двійника мікроклімату у приміщенні, що передбачає розділення процесів збору, накопичення та обробки даних між різними сервісами, які запускаються у Docker контейнерах в середині Kubernetes кластера. Запропонована архітектура забезпечує гнучкість розгортання цифрового двійника, з можливістю його використання як на локальних серверах так і у хмарному середовищі. Розглянуто процес збору та інтеграції даних завдяки розширених бібліотек Node-Red. Цифровий двійник передбачає застосування моделі NeuralProphet, яка адаптована для використання в системах з періодичною зміною станів та умов. Навчена модель дозволяє прогнозувати зміни індексу Predicted Mean Vote, що використовується для оцінки рівня комфорту у приміщенні. Дані прогнозів використовуються для корекції керуючих сигналів контролерів температури повітря, теплої підлоги та вентиляції, при цьому забезпечуючи найбільш енергоефективне підтримання мікроклімату у приміщеннях.

ЗАЛЕЖНІСТЬ ПОШИРЕНОСТІ ХВОРОБ ОРГАНІВ СИСТЕМИ КРОВООБІГУ ВІД ПРОДУКТИВНОСТІ СМІТТЄСПАЛЮВАЛЬНОГО ЗАВОДУ

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

Хвороби органів системи кровообігу можуть бути викликані забрудненням навколишнього середовища, зокрема, димовими газами сміттєспалювальних заводів, що становлять складну
27-компонентну суміш. Тому визначення регресійної залежності поширеності хвороб органів системи кровообігу від продуктивності сміттєспалювального заводу, що може бути використана для прогнозування показників такої захворюваності, є актуальною
науково-технічною задачею.

Метою дослідження є побудова за допомогою регресійного аналізу регресійної залежності поширеності хвороб органів системи кровообігу від продуктивності сміттєспалювального заводу, яка може бути використана для прогнозування показників такої захворюваності. Під час проведення дослідження використано метод регресійного аналізу результатів однофакторних експериментів та інших парних залежностей із вибором найбільш адекватного виду функції із шістнадцяти найпоширеніших варіантів за критерієм максимального значення коефіцієнта кореляції. Регресія проводилась на основі лінеаризувальних перетворень, які дозволяють звести нелінійну залежність до лінійної. Визначення коефіцієнтів рівнянь регресії здійснювалась методом найменших квадратів за допомогою розробленої комп’ютерної програми "RegAnaliz".

Отримано регресійну залежність поширеності хвороб органів системи кровообігу від продуктивності сміттєспалювального заводу, яка може бути використана для прогнозування показників такої захворюваності. Побудовано графічну залежність поширеності хвороб органів системи кровообігу від продуктивності сміттєспалювального заводу, яка дозволяє наочно проілюструвати цю залежність та показати достатню збіжність теоретичних результатів з фактичними. Встановлено, що поширеність хвороб органів системи кровообігу зростає при збільшенні продуктивності сміттєспалювального заводу за степеневою залежністю.

ОСОБЛИВОСТІ ПІДХОДІВ КРЕАТИВНОГО УПРАВЛІННЯ КОМАНДАМИ В НАУКОВИХ ПРОЄКТАХ

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

У сучасних умовах досягнення успіху в будь-якій сфері діяльності значною мірою залежить від використання ефективних управлінських інструментів, таких як методологія управління проєктами. Ефективне та своєчасне виконання проєктів, у тому числі наукових, а також задоволення очікувань стейкхолдерів, багато в чому залежить від компетентності, навичок і знань менеджера проєкту та його команди. У підсумку, успішне управління командами в проєктах вимагає від менеджера не лише технічних знань і навичок, але й добре розвинених соціальних та лідерських компетенцій. Це дозволяє створити ефективну, згуртовану команду, здатну досягати високих результатів у досягненні цілей проєкту.

Метою цієї статті є визначення особливостей підходів креативного управління командами в наукових проєктах. Авторами проаналізовано сучасні праці науковців, які присвячені управлінню людськими ресурсами або командами проєктів. Тому креативні технології управління людськими ресурсами та командами в наукових проєктах відіграють важливу роль у сучасних умовах, оскільки сприяють підвищенню ефективності наукових досліджень та інноваційної діяльності. В міжнародних стандартах запропоновані різні підходи до управління людськими ресурсами або командами проєктів, які ґрунтуються на процесах управління командою, ціннісно-орієнтованому управлінні в процесі формування команди та компетентнісному підході до успішного управління проєктами. Виходячи із того, що результати наукової діяльності повинні сприяти
науково-технологічному розвитку країни та зростанню наукового потенціалу самих науковців, можна говорити про особливості управління науковими проєктами, які пов'язані із їхньою нетрадиційністю та трудомісткістю.

Отже, можна зробити висновок, що в ході реалізації наукового проєкту значну увагу необхідно приділяти саме створенню сприятливих умов для роботи науковців. Тому можна вважати актуальним подальші дослідження у напрямку розробки підходів, які будуть ґрунтуватися на розвитку креативного потенціалу науковців в процесі реалізації наукових проєктів, це дозволить забезпечити задоволення потреб стейкхолдерів цих проєктів та отриманні якісних наукових продуктів.

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ВИЗНАЧЕННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ АВТОМОБІЛЬНИХ ГЕНЕРАТОРНИХ УСТАНОВОК

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

Головну роль в забезпеченні електроенергією споживачів на автомобілях виконує генератор. Відмови генераторів становлять близько 21% від усіх відмов електрообладнання автомобілів. Несправність генератора може призвести до різних наслідків: від виходу з ладу акумуляторної батареї або електронних пристроїв до виникнення дорожньо-транспортної пригоди (наприклад, відбувається відключення електропідсилювача рульового управління). У зв'язку з цим виникає необхідність отримання оперативної та достовірної інформації про поточний стан автомобільних генераторів.

У цій роботі в якості об’єкту діагностування обрано генераторну установку 1601.3701, що встановлюється на двигуни ЗМЗ-402 або УМЗ-4215. Наведено аналіз складових частин генераторної установки 1601.3701, як об’єкта діагностування. Заміна реальних технічних пристроїв їх ідеалізованими моделями дозволяє широко застосовувати різні математичні методи. Запропоновано в загальному вигляді математичну модель, яка представляє собою систему функціональних залежностей між кожним діагностичним сигналом і структурними параметрами. Для генераторної установки 1601.3701 складена матриця діагностування, яка включає перелік несправностей та ознак несправностей. За допомогою розробленої математичної моделі можна удосконалити інформаційно-вимірювальну частину програмного забезпечення діагностичних приладів, що дозволить ефективно проводити діагностування генераторної установки 1601.3701. Під час розробки математичної моделі враховано, що зворотне перетворення кількості ознак несправностей у кількість структурних параметрів (несправностей) об’єкта було однозначним.

Дослідження запропонованої математичної моделі діагностування генераторної установки 1601.3701 дозволить виявити несправності в залежності від їх ознак, що значно підвищить термін безвідмовної роботи як самої генераторної установки, так і транспортного засобу.

ФУНКЦІОНАЛЬНО-ВАРТІСНИЙ АНАЛІЗ ВУЗЛІВ ПІСТОЛЕТА МАКАРОВА

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

В Україні впровадження міжнародної системи якості ISO 9000 вимагає від виробників використання методів аналізу проєктних рішень. Такому аналізу повинні підлягати як вхідні дані проєкту, так й вихідні. Підприємства, що створюють чи розвивають якісні продукти, обов’язково застосовують або типові технології функціонально-вартісного аналізу, або використовують власні технології. Для прийняття раціонального та обґрунтованого рішення слід використовувати функціонально-вартісний аналіз, що об’єднує різні методи колективного аналізу систем, творчого пошуку, оптимізації та вибору рішень.

У статті наведено функціонально-вартісний аналіз вузлів пістолета Макарова. Розроблено функціональну модель вузлів пістолета Макарова.

Представлено класифікацію функцій функціональної моделі вузлів пістолета Макарова. Визначено коефіцієнт корисності вузлів пістолета Макарова шляхом побудови матриці пріоритетів за відомою методикою розрахунку.

Узагальнюючий критерій витрат при проєктуванні технічних чи виробничих систем враховує витрати на всіх етапах життєвого циклу системи, для оцінки яких побудовано матрицю витрат вузлів пістолета Макарова, з якої визначають коефіцієнт витрат.

Побудовано діаграму корисності функцій вузлів пістолета Макарова, діаграму ранжування функцій відносно коефіцієнта корисності, функціонально-вартісну діаграму, діаграму витрат функцій, діаграму ранжування функцій відносно коефіцієнта витрат, діаграму значень показника функціональної вартості функцій, діаграму ранжування функцій відносно показника функціональної вартості.

За побудованими діаграмами визначено функції вузлів пістолета Макарова, що мають позитивний функціонально-вартісний показник та найбільший рейтинг із розглянутих функцій. Операції або функції, що мають найбільший функціонально-вартісний показник і ранг є тими операціями, вдосконалення яких веде до подальшого розвитку системи або досягнення мети аналізу.

ЗАЛЕЖНІСТЬ ТИСКУ РУЙНУВАННЯ БАГАТОКОМПОНЕНТНИХ БРИКЕТІВ ВІД ВМІСТУ ТИРСИ ТА ПАРАМЕТРІВ БРИКЕТУВАННЯ ГІДРАВЛІЧНИМ ПРЕСОМ

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0300

Одним з альтернативних джерел енергії є бiомаса, включення якої в енергообіг може стати суттєвим внеском у розв’язання проблеми дефіциту первинних енергоносіїв в Україні . Під час процесу деревообробки утворюється значний обсяг відходів, що становлять понад 17 % від енергетичного потенціалу біомаси України. Це дозволяє щорічно включати в енергообіг альтернативні джерела енергії та одержувати при їхньому використанні енергетичний ефект, еквівалентний спалюванню більше ніж 1,5 млн. тонн вугілля.

В статті наведено результати визначення регресійної залежності тиску руйнування багатокомпонентних брикетів від вмісту тирси та параметрів брикетування гідравлічним пресом за допомогою ротатабельного центрального композиційного планування експерименту методом Бокса-Уілсона другого порядку. Отримано адекватну регресійну залежність тиску руйнування багатокомпонентних брикетів від вмісту тирси та параметрів брикетування гідравлічним пресом. Адекватність регресійної моделі перевірялась за критерієм Фішера, а значимість коефіцієнтів регресії – за критерієм Стьюдента.

Запропонована математична модель може бути використана для моделювання процесу пресування та під час проєктування привода брикетування. Встановлено, що за критерієм Фішера гіпотезу про адекватність отриманої регресійної моделі можна вважати правильною з достовірністю 95 %. Коефіцієнт кореляції склав 0,97645, що свідчить про достатню достовірність отриманих результатів. За критерієм Стьюдента визначено, що серед досліджених факторів впливу найбільше на тиск руйнування багатокомпонентних брикетів впливає вміст тирси, а найменше – тривалість брикетування. Побудовано поверхні відгуку цільової функції – тиску руйнування багатокомпонентних брикетів в площині параметрів впливу, що дозволяє наочно проілюструвати вказану залежність.