реальний час

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.

Розглянуто алгоритм ефективного використання ресурсів мультитермінальної системи в режимі реального часу.

Сформовано вимоги та вибрано принципи побудови апаратних засобів реального часу, розроблено узгоджені потокові графи алгоритмів сортування масивів даних методом злиття та синтезовано на їх основі апаратні засоби сортування даних з високою ефективністю використання обладнання.