Моделювання та оптимізація процесів розпізнавання форми 3D-об’єктів з використанням нейронних мереж
Автор: Михайлюк Володимир Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Михайлюк В.В., Здобицький А.Я. (керівник). Моделювання та оптимізація процесів розпізнавання форми 3D-об’єктів з використанням нейронних мереж. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2023. Розширена анотація. В сучасному світі з кожним роком збільшується роль безпілотних апаратів. Проте, залежно від умов застосування, далеко не завжди є можливість прямого керування ними людиною. Таким чином автономність безпілотних систем є одним з викликів сьогодення. Однією з найважливіших функцій для забезпечення автономності безпілотної системи є її здатність розпізнавати форму 3D-об’єктів без втручання в процес людини. Розпізнавання форми 3D-об’єктів включає в себе отримання геометрії об’єкта (сканування об’єкта), оптимізацію отриманої моделі та, власне, розпізнавання. Об’єкт дослідження – моделювання та оптимізація процесів розпізнавання форми 3D-об’єктів з використанням нейронних мереж. Предмет дослідження – методи розпізнавання і оптимізації форми 3D-об’єктів. Мета дослідження – оптимізація методології розпізнавання форми 3D-об’єктів з використанням нейронних мереж. В ході виконання магістерської кваліфікаційної роботи досліджено існуючі методи розпізнавання форми 3D-об’єктів. На основі проведеного дослідження сформовано вимоги до роботи. Визначено засоби для реалізації моделювання та оптимізації процесів розпізнавання форми 3D-об’єктів. Виконано порівняння засобів отримання геометрії об’єкта та створення нейронної мережі для подальшої оптимізації та розпізнавання форми 3D-об’єктів. Ключові слова: розпізнавання форми 3D-об’єктів, оптимізація, 3D-моделювання, 3D-сканування, нейронна мережа.