Дослідження системи автоматизованого розпізнавання об’єктів для людей із вадами зору

Автор: Пастух Володимир Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Проектування та адміністрування інформаційних комунікаційних мереж
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Випускна кваліфікаційна робота представляє прототип систему автоматизованого розпізнавання об’єктів для незрячих людей. Об’єкт дослідження – об’єкти життєдіяльності людей з вадами зору. Сфера досліджень – технології охорони здоров’я. Мета дослідження: делегування функцій людини на апаратно-програмні засоби. Паралельно розвитку технологій, в наукових та інженерних колах розвивалась ідея трансгуманізму. Можливість заміни біологічних компонентва тіла та функцій людини на штучні технічні та програмні засоби стає все більш затребувана у сучасних реаліях і відкриває нові перспективи. У даній роботі було розгялнуто історію розвитку окремої вітки у даній сфері, технологій охорони здоров’я для людей з вадами зору. Було проведено аналіз поведінки та особливостей незрячої людини, її життя в соціумі та потреби. Також взято до уваги біологічну складову, роботу відповідних досліджуваних органів в порівннянні зі здоровою. Дана інформація була використана для конкретизації вимог та функцій системи для задоволення специфічних потреб користувачів. Проаналізовано варіанти систем в історичній перспективі, існуючі даний момент часу, помилкові спроби реалізацій окремих функцій, відкладені у минулому через технічні обмеження способи. Було виявлено неоднозначний, але ключовий момент у сприйнятті об’єктів, з якими повинна працювати система, створена для незрячих користувачів, які умовно поділені на явні, що беспосередньо опрацьовуються у цілісному вигляді, і неявні, використані для підвищення точності, спрощення обробки та масштабування функціоналу. На основі цього було визначено напрям розробки та запропоновано новий варіант, що заключається у використанні сучасних методів обробки даних та їх поєднанні в одній системі спеціалізованим алгоритмом. На даному етапі розвитку технологій передбачена велика кількість варіантів апаратно-програмних засобів для реалізації такої системи, що парадоксально не спрощує, а ускладнює її. Потрібна велика кількість спроб різних комбінацій, що вимагає конкретні ресурси і час, та унеможливлює швидку розробку готового рішення. Дана проблема вирішена на етапі дослідження та проектування архітектури системи. У роботі було проведено дослідження оптимального ріщення, у вигляді масштабної програмної системи, яка включає легкозамінні компоненти обробки різного роду простих даних, для виконання усіх основних функцій системи. Кожен компонент може бути виділений та використаний окремо незалежно від інших, та працює з примітивними даними і операціями, визначеними до певної межі, за вихід якої ділиться відповідно на менші, задля збереження гомеостазу. Досліджено та створено базовий унікальний алгоритм для зв’язування незалежних компонентів, який працює асинхронно з динамічною кількістю потоків даних. Особливістю алгоритму є чітко налаштований продуктивний розподіл даних на відповідні операції попередньої та фінальної обробки, без втрати цілісності та затримок у виконанні. Спроектована архітектура на основі принципу зв’язних модулів, через унікальний створений алгоритм асинхронної обробки даних, має перелік чітких переваг, що виділяє її серед інших існуючих аналогів, та запобігає проблемі розвитку проекту такого роду. Дана архітектура дозволяє поєднати та протестувати у повній мірі різні комбінації реалізацій функцій, та удосконалювати систему на основі проміжних результатів власно створених даних та відгуків тестування користувачів. Розробка системи включила у себе найбільш сучасні підходи, які ще не в повній мірі є перевіриними та визначеним для конкретних способів використання, але показали хороші результати на етапі дослідження. Використання алгоримтів машинного навчання та нейронних мереж, певною мірою є ризикований варіант, але прийнятний в даному випадку спроектованої архітектури. Обчислювальна потужність, неординарність у підходах з великими сирими масивами даних, та простота імплементації затвердила основу подальших кроків. Результатом роботи є версія системи розпізнавання об’єктів для людей з вадами зору, у вигляді прототипу для тестування з реалізованими усіма визначеними на етапі аналізу вимогами та функціями. Дана початкова версія включила в себе класифікацію видимих об’єктів зовнішнього середовища за допомогою вбудованої нейронної мережі з прямим виведенням результату користувачеві, опис простору за допомогою алгоримтів комп’ютерного бачення, визначення глибини зображення з камери для подальшої обробки в суцільну картину і допомоги просторової орієнтації користувача. Також містить розпізнавання неявних макроб’єктів середовища у вигляді глобальної супутникової навігації, визначення місцязнаходження та маршруту. Передбачає інтуїтивний спеціалізований інтерфейс взаємодії з незрячим користувачем. У висновку, глибокий аналіз об’єкту дослідження та створена на його результатах система дає можливість безперервного розвитку проекту до моменту знаходження межі прийнятної роботоздатності. Спроектована архітектура та унікальний алгоритм асинхронної обробки в перспективі може бути адаптований під інші технічні засоби.