The tasks performed by the intelligent components of mobile robotic systems (MRS) are analyzed and their features are determined. The operational basis for the implementation of hardware accelerators of artificial neural networks (ANN) is defined and divided into three groups of neurooperations: preprocessing, processing and calculation of transfer functions.
Стаття представляє аналіз і розробку смарт-системи збору інформації про шум з використанням спектрального аналізатора SVAN 958A для покращення моніторингу шуму в реальному часі та аналізу даних. Дослідження вирішує обмеження традиційних інструментів вимірювання шуму, які часто не забезпечують обробку в реальному часі та комплексну інтеграцію з сучасними платформами управління даними.
Проаналізовано особливості апаратної реалізації штучних нейронних мереж, вибрано принципи побудови, визначено шляхи підвищення ефективності використання обладнання, розроблено методи синтезу та базові структури нейрокомп’ютерних систем реального часу.
Features of hardware representation of artificial neural networks were analyzed, principles of construction were chosen, ways of efficiency increase of equipment use were determined, methods of synthesis and base structures of the neural computing, , real-time systems were developed.
За результатами аналізу літературних джерел встановлено що перспективним напрямком пошуку та розпізнавання об’єктів є сімейство моделей Yolo. Проте існуючі реалізації не підтримують можливості запуску моделі на платформі iOS. Для досягення таких цілей розроблено комплексну масштабовану систему конвертації та покращення точності розпізнавання довільних моделей на базі системи Docker. Методика покращення полягає у додаванні до оригінальної моделі додаткового шару з функцією активації Mish. Методика конвертації полягає у оперативному перетовренні довільної моделі Yolo у формат CoreML.
Сформовано операційний базис нейронних мереж і вибрано для апаратної реалізації такі операції: пошуку максимального і мінімального значень, обчисленням суми квадратів різниць і скалярного добутку.
Досліджено особливості найпоширеніших методів і систем пошуку та розпізнавання об'єктів у відеозображеннях. За результатами дослідження показано доцільність побудови засобів пошуку та розпізнавання для платформи iOS у реальному часі. Запропоновано метод функціональної адаптації алгоритму пошуку та розпізнавання об'єктів до особливостей відеозображень, який полягає в опрацюванні відеозображення згладжуючим та мінімізаційним фільтрами, що забезпечує зменшення часу пошуку та розпізнавання об'єктів. Розроблено базову структурну схему таких засобів та алгоритм функціонування.
Визначено основні завдання для проведення моніторингу технологічних процесів на підприємстві: збір, збереження, візуалізація, попереднє аналітичне та інтелектуальне опрацювання технологічних даних у реальному часі. Сформовано вимоги та вибрано принципи розроблення системи моніторингу технологічних процесів на підприємстві, основними з яких є модульність, системна інтеграція, відкритість та сумісність.
Висвітлено принципи побудови інструментальних засобів для дослідження характе- ристик процесорів опрацювання сигналів, генерованих системою високорівневого синтезу “Хамелеон” та імплементованих у ПЛІС, що розміщена на платформі DE1-SoC фірми Altera. Подано структуру та описано організацію роботи інструментальних засобів та їх компонентів, зокрема послідовність синтезу та імплементації у ПЛІС процесорів опрацювання сигналів.
Задача відновлення сигналів є однією з першочергових для автоматизованих систем діагностики і управління. Це обчислювально складна задача, особливо при наявності в сигналах великої кількості гетерогенних завад і необхідності проводити відновлення в реальному часі. В статті розглядаються питання застосування та дослідження модифікованого алгоритму методу квадратурних формул чисельного рішення інтегральних рівнянь Вольтерра першого роду при вирішенні задачі відновлення сигналів в реальному часі.
Сьогодні розвиток промисловості породжує нові та дедалі складніші технологічні процеси, що є джерелом появи специфічних умов експлуатації сенсорів і, відповідно, специфічних вимірювальних задач. Сказане першочергово диктує вимоги як до методів вимірювання, так і до сенсорів, що реалізують ці методи. Здобутки мікроелектронних технологій та матеріалознавства зумовили появу значної кількості типів сенсорів тиску.