Automation of technological and business processes

ISSN-print: 2312-3125
ISSN-online: 2312-931X
ISO: 26324:2012
Архiви

ADAPTIVE VISION AI

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf (English)
Опубліковано січ 27, 2025
DOI https://doi.org/10.15673/atbp.v16i4.3013

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

V. Vodyanitskyi
Private Higher Education Establishment “Academician Stepan Demianchuk International University of Economics and Humanities”, Rivne, Ukraine
https://orcid.org/0009-0004-3749-3432
V. Yuskovych-Zhukovska
Private Higher Education Establishment “Academician Stepan Demianchuk International University of Economics and Humanities”, Rivne, Ukraine
https://orcid.org/0000-0002-4236-1467

Анотація

Анотація. На сьогоднішній день системи комп'ютерного зору постійно розвиваються і систематично вдосконалюються. Машини бачать візуальний вміст у формі чисел, у яких кожен піксель представляє власну частину інформації. Комп’ютерний зір, як компонент штучного інтелекту, дозволяє машинам бачити, спостерігати та розуміти все. Це дозволяє комп’ютерним системам отримувати корисну інформацію з цифрових зображень, відео, візуальних даних і виконувати запрограмовані дії. Технології комп’ютерного зору покладаються на розпізнавання образів, машинне навчання та нейронні мережі, щоб дозволити комп’ютерам розбивати зображення, інтерпретувати дані та ідентифікувати особливості. Відстеження рухомих об'єктів та їх ідентифікація є складним завданням, оскільки вимагає точності розпізнавання образів. Ненавчений алгоритм комп’ютерного зору не в змозі зрозуміти зв’язок між формами на зображенні та об’єктами. Тому алгоритм необхідно навчити. У статті розглядаються моделі, які навчаються на високопродуктивному обчислювальному кластері з підтримкою GPU. Розроблене програмне забезпечення з відкритим кодом дозволяє виявляти, відстежувати та розпізнавати розмиті рухомі об’єкти за допомогою штучного інтелекту, який адаптується до будь-якої відеокамери. Значне підвищення точності досягається завдяки машинному навчанню.

Ключові слова:
штучний інтелект, розпізнавання образів, комп’ютерний зір, машинне навчання, нейронні мережі, нечіткі рухомі об’єкти

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Vodyanitskyi, V., & Yuskovych-Zhukovska, V. (2025). ADAPTIVE VISION AI. Automation of Technological and Business Processes, 16(4), 73-81. https://doi.org/10.15673/atbp.v16i4.3013
Номер
Том 16 № 4 (2024)
Розділ
ТЕХНІЧНІ ЗАСОБИ І ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ

Посилання

1. Rynok kompiuternoho zoru za 2023 rik. URL: https://www.alliedmarketresearch.com/computer-vision-market-A12701 (data zvernennia: 05.04.2024)
2. Khazika Sadzhyt. Sehment bud-yakoi modeli - Kompiuternyi zir otrymuie velycheznyi pryrist. URL: https://www.unite.ai/uk/%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%8C-%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D1%97-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%E2%80%99%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D1%83%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BC%D1%83%D1%94%D0%B2%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D0%B8%D0%B9%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%80%D1%96%D1%81%D1%82 (data zvernennia: 05.04.2024)
3. Hanna Sukhorukova. Tekhnolohichni trendy vid Gartner na 2024 rik: prohnozy dlia biznesu. URL: https://hub.kyivstar.ua /articles/tehnologichni-trendi-vid-gartner-na-2024-rik-prognozi-dlya-biznesu (data zvernennia: 05.04.2024)
4. Rozporiadzhennia Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 02 hrudnia 2020 roku № 1556-r pro skhvalennia Kontseptsii rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text (data zvernennia: 05.04.2024)
5. Dorozhnia karta z rehuliuvannia shtuchnoho intelektu v Ukraini. URL: https://cms.thedigital.gov.ua/storage/ uploads/files/page/community/docs/%D0%94%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0_%D0%B7_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%A8%D0%86_%D0%B2_%D0%A3%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%97%D0%BD%D1%96_compressed.pdf (data zvernennia: 05.04.2024)
6. Fox News Digital. URL: https://www.foxnews.com/world/ai-revolutionized-battlefield-2023-israel-china-lead-development-tech-arms-race (data zvernennia: 05.04.2024)
7. ZAPTEST. URL: https://www.zaptest.com/uk/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8E%D1%82% D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%B9-%D0%B7%D1%96%D1%80-%D1%86%D0%B5%D0%BC%D0% B0%D0%B9%D0%B1%D1%83%D1%82%D0%BD%D1%94-%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC (data zvernennia: 05.04.2024)
8. Kunal Keirival. Rozpiznavannia zobrazhen Vs. Kompiuternyi zir: u chomu vidminnosti? URL: https://www.unite.ai/uk/%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BF%D1%96%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%27%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B7%D0%BE%D1%80%D1%83 (data zvernennia: 05.04.2024)
9. Szeliski, R. (2010). _Computer Vision: Algorithms and Applications_. Springer-Verlag. URL: https://doi.org/10.1007/978-1-84882-935-0 (data zvernennia: 05.04.2024)
10. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). _Deep Learning_. MIT Press. Vylucheno z: http://www.deeplearningbook.org (data zvernennia: 05.04.2024)
11. Kaehler, A., & Bradski, G. (2016). _Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library_. OReilly Media.
12. “arXiv.org e-Print archive.” Retrieved from. URL: https://arxiv.org (data zvernennia: 05.04.2024)
13. “Google Scholar.” Retrieved from. URL: https://scholar.google.com (data zvernennia: 05.04.2024)
14. “IEEE Xplore Digital Library.” Retrieved from URL: https://ieeexplore.ieee.org (data zvernennia: 05.04.2024)