Архітектура модульної інтелектуальної системи класифікації побутового сміття з контролем якості вхідних зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДержак, В.В.
dc.contributor.authorОвчарук, О.М.
dc.contributor.authorМазурець, Олександр Вікторович
dc.date.accessioned2025-12-04T20:05:31Z
dc.date.available2025-12-04T20:05:31Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ роботі представлено архітектуру модульної системи якісно-обізнаної класифікації побутового сміття, що поєднує механізми глибинного навчання з контролем якості вхідних зображень. Система реалізує безеталонне оцінювання різкості, експозиції, контрасту та тіньового забруднення для відбору найбільш інформативних зразків перед навчанням нейронної мережі. Запропоновано динамічне визначення порога якості за методом Отсу та перцентильним підходом, а також підтримку двох режимів роботи повного очищення вибірки та вагового коригування прикладів. Експерименти з класифікації тридцяти класів побутових відходів із використанням архітектури MobileNetV3-Small показали точність 0.7703, середню F1-макро 0.7700 та площу під RO -кривою 0.9864. Розроблена система підвищує стабільність метрик, відтворюваність результатів і може бути адаптована для екологічних інформаційних систем аналізу візуальних даних.
dc.identifier.citationДержак В. В., Овчарук О. М. Мазурець О. В. Архітектура модульної інтелектуальної системи класифікації побутового сміття з контролем якості вхідних зображень. Інформаційні технології і автоматизація : матеріали XVIII міжнар. наук.-практ. конф., 30-31 жовтня 2025 р. Одеса : ОНТУ, 2025. С. 932-934.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19865
dc.language.isouk
dc.titleАрхітектура модульної інтелектуальної системи класифікації побутового сміття з контролем якості вхідних зображень
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Збірник_тез_конференції_ІТІА_–_2025-932-934.pdf
Розмір:
725.72 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук