Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
Electronic Archive of Kyiv Polytechnic InstituteNot a member yet
72235 research outputs found
Sort by
Інгібування активності цитохрому p450 пропоксазепамом:оцінка безпеки потенційної лікарської взаємодії
No full textBackground.Propoxazepam is a new anelgetic agent of the benzodiazepine group, chemically known as 7-bromo-5-(o-chlorophenyl)-3-propyloxy-1,2-dihydro-3H-1,4-benzodiazepine-2-one. Propoxazepam is con-sidered a possible substrate of the CYP system, so its effect of on the CYP3A4 enzyme activity was investi-gated in vitrousing human liver microsomes.Objective.To evaluate the effects of propoxazepam on CYP3A4 activity in vitrousing testosterone and mida-zolam as markers of metabolic activity for CYP3A4 in human liver microsomes.Methods.Midazolam (1-hydroxylation reaction) and testosterone (6-hydroxylation reaction) were used as markers for CYP3A4-mediated activity. Ketoconazole (0.2 M) was used as a positive control for reversibleinhibition, and troleandomycin (50 M) for metabolism-dependent inhibition. For reversible inhibition, pro-poxazepam was added together with the corresponding substrate and cofactor (NADPH), while for metabo-lism-dependent inhibition, it was incubated with microsomes and cofactor for 30 minutes prior to substrate addition.Results.Propoxazepam at various concentrations (0 to 100 M) consistently inhibited CYP3A4 activities for both substrates, showing a similar "concentration–activity inhibition" dependence, with IC50values of 52.34.9M for midazolam and 46.1 9.2 M for testosterone. For metabolism-dependent inhibition, IC50values were 36.6 8.6 M for midazolam and 28.3 7.4 M for testosterone. Given that the binding of pro-poxazepam to microsomal protein under the experimental conditions, which reflected those in the IC50ex-periments, was low, no microsomal binding correction factor was applied to the reported IC50values.Conclusions.The highest predicted unbound Cmaxplasma concentration of propoxazepam, above which in-teractions can occur, is between 0.462 and 0.524 M, or 462 and 524 nM. This corresponds to concentra-tions of 188 to 214ng/mL (based on the molecular weight of propoxazepam, 414.73g/mol). According to pharmacokinetic data, these concentrations are not achievable after a single oral administration. Furtherstudies are required for multiple-dose administration.Проблематика.Пропоксазепам є новим аналгетиком групи бензодіазепінів, хімічно 7-бром-5-(о-хлорфеніл)-3-пропілокси-1,2-дигідро-3Н-1,4-бензодіазепін-2-он. Пропоксазепам розглядається як можливий субстрат системи CYP, тому його вплив на актив-ність ферменту CYP3A4 було досліджено in vitroз використанням мікросом печінки людини.Мета.Оцінка впливу пропоксазепаму на активність CYP3A4 in vitroз використанням тестостерону та мідазоламу як маркерів метаболічної активності CYP3A4 у мікросомах печінки людини.Методика реалізації.Мідазолам (реакція 1-гідроксилювання) і тестостерон (реакція 6β-гідроксилювання) використовувалися як маркери активності, опосередкованої CYP3A4. Як позитивний контроль використовували кетоконазол 0,2 μМ (для оборотного інгібування) і тролеандоміцин, 50 μМ (для інгібування, залежного від метаболізму). В умовах оборотного інгібування пропокса-зепам додавали разом із відповідним субстратом і кофактором (НАДФН), тоді як узалежному від метаболізму стані його інкубу-вали 30 хв із мікросомами та кофактором перед додаванням субстрату.Результати.Пропоксазепам у кількох (від 0 до 100 μМ) концентраціях послідовноінгібував активність CYP3A4, для обох суб-стратів залежність “концентрація–інгібування активності” подібна з IC5052,3 ± 4,9 μМ для мідазоламу та 46,1 ± 9,2 μМ для тесто-стерону. Для залежного від метаболізму інгібування IC50становила 36,6 ± 8,6 μМ і 28,3 ± 7,4 μМ для мідазоламу та тестостерону як субстратів відповідно. З огляду на те, що зв’язування пропоксазепаму з мікросомальним білком під час інкубації в умовах, які відображали умови в експериментах IC50, було низьким, до повідомлених значень IC50не було застосовано поправковий коефі-цієнт зв’язування з мікросомами.Висновки.Найвища прогнозована концентрація Cmaxнезв’язаного пропоксазепаму в плазмі, вище якої може відбутися взаємо-дія, становить від 0,462 до 0,524 μМ, або 462 і 524нМ, що (з молекулярною масою пропоксазепаму 414,73 г/моль) дає від 188 до 214 нг/мл. Згідно з даними фармакокінетики, принаймні після одноразового перорального прийому ці концентрації не дося-гаються. Для проведення багаторазового курсу необхідні додаткові дослідження
Регулювання напруги на підстанції 110/10 кВ розподільної електричної мережі
Get PDFДипломний проект виконаний на 52 аркушах, 12 рисунків, 14 таблиць, 3 листи графічної частини, 16 літературних посилань.
Актуальність теми – дослідження та вдосконалення методів і засобів регулювання напруги на цих підстанціях є актуальним завданням для підвищення ефективності та надійності функціонування розподільних електричних мереж в умовах сучасних викликів енергетики. Підстанції 110/10 кВ, як вузлові елементи розподільчої мережі, відіграють вирішальну роль у забезпеченні необхідного рівня напруги для живлення споживачів нижчого класу напруги.
Об’єкт дослідження – електрична мережа та підстанція з напругою 110/10 кВ.
Предмет дослідження – процеси, методи та засоби регулювання напруги на підстанціях 110/10 кВ розподільних електричних мереж.
Мета дослідження – аналіз існуючих методів та засобів регулювання напруги на підстанціях 110/10 кВ та розробка рекомендацій щодо підвищення ефективності регулювання з урахуванням особливостей роботи розподільчої мережі та сучасних технічних рішень.
У дипломному проекті досліджується підстанція напругою 110/10 кВ, розраховані струми короткого замикання.The diploma project is made on 52 sheets, 12 figures, 14 tables, 3 sheets of graphic part, 16 literary references.
Relevance of the topic – research and improvement of methods and means of voltage regulation at these substations is a relevant task for increasing the efficiency and reliability of the functioning of distribution electric networks in the conditions of modern challenges of the energy industry. 110/10 kV substations, as nodal elements of the distribution network, play a decisive role in ensuring the necessary voltage level for powering consumers of a lower voltage class.
The object of the study is the electric network and the substation with a voltage of 110/10 kV.
The subject of the study is the processes, methods and means of voltage regulation at 110/10 kV substations of distribution electric networks.
The purpose of the study is to analyze existing methods and means of voltage regulation at 110/10 kV substations and develop recommendations for increasing the efficiency of regulation, taking into account the peculiarities of the distribution network and modern technical solutions.
The diploma project studies a 110/10 kV substation, and calculates short-circuit currents
Метод багатокритеріального скорингу маршрутів переміщення на графових моделях
Get PDFАктуальність теми обумовлена нагальною потребою у швидкому та надійному плануванні маршрутів перевезення вантажів і людей в умовах воєнного стану, де пріоритетами є оперативність, безпека та ефективність використання ресурсів. Сучасні системи навігації часто не враховують одночасно декілька важливих факторів, таких як ризики на маршруті, реальний стан дорожнього покриття, затори або обмеження для проїзду. Застосування багатокритеріального аналізу на основі графових моделей дозволяє комплексно оцінювати альтернативні шляхи та забезпечувати прийняття рішень у динамічних і складних транспортних умовах. Мета дослідження полягає у розробці прикладного методу багатокритеріального скорингу маршрутів переміщення на графових моделях, що дозволяє формувати безпечні, економічні та оперативні рішення для транспортно-логістичних завдань, адаптовані до реального середовища. Предмет дослідження – алгоритми багатокритеріального скорингу та методи оптимізації маршрутів переміщення в графових моделях, що забезпечують вибір найкращих або компромісних маршрутів залежно від заданих пріоритетів користувача. Методи дослідження включають математичне моделювання графових структур транспортних мереж, методи багатокритеріальної оптимізації (зважені суми, Парето-оптимізація), розробку алгоритмів пошуку шляхів (на основі варіацій алгоритму Дейкстри), комп’ютерну реалізацію програмних рішень із використанням бібліотек Python (OSMnx, NetworkX, Folium) та експериментальну перевірку результатів із застосуванням візуалізації маршрутів і статистичного аналізу.The relevance of the topic is due to the urgent need for fast and reliable planning of routes for transporting goods and people in martial law conditions, where the priorities are efficiency, safety and efficiency of resource use. Modern navigation systems often do not take into account several important factors at the same time, such as risks on the route, the actual condition of the road surface, traffic jams or travel restrictions. The use of multi-criteria analysis based on graph models allows for a comprehensive assessment of alternative routes and ensures decision-making in dynamic and complex transport conditions. The purpose of the study is to develop an applied method for multi-criteria scoring of travel routes on graph models, which allows for the formation of safe, economical and operational solutions for transport and logistics tasks, adapted to the real environment. The subject of the study is multi-criteria scoring algorithms and methods for optimizing travel routes in graph models, which ensure the selection of the best or compromise routes depending on the user's given priorities. Research methods include mathematical modeling of graph structures of transport networks, multi-criteria optimization methods (weighted sums, Pareto optimization), development of path finding algorithms (based on variations of Dijkstra's algorithm), computer implementation of software solutions using Python libraries (OSMnx, NetworkX, Folium), and experimental verification of results using route visualization and statistical analysis
Прискорення збіжності ітераційних методів обчислення спектру у задачах моделювання фінансових ринків
Get PDFДипломна робота: 109 с., 16 рис., 8 табл., 2 дод., 19 джерел.
Об’єкт дослідження - стохастичні процеси, що описують динаміку фінансових ринків. Предмет чисельні методи спектрального аналізу симетричних кореляційних матриць великої розмірності. Мета - дослідження впливу обраного методу множення матриць на збіжність і ефективність ітераційних алгоритмів. У роботі розглянуто класичні та оптимізовані алгоритми QR декомпозиції, поелементне, рекурсивне, блокове множення та алгоритми Штрассена і Карацуби. Проведено чисельні експерименти з вимірюванням часу, пам’яті та прискорення. Реалізацію виконано мовою Python з використанням сучасних бібліотек. Методологія базується на теорії алгоритмів, чисельному аналізі та теорії випадкових процесів. Визначено масштабованість і стабільність QR-ітерацій. Практичне значення удосконалення методів спектрального розкладу для задач фінансової аналітики, аналізу ризиків та моделювання ринкових залежностей.The diploma thesis: 109 pages, 16 figures, 8 tables, 2 appendices, 19 references.
The object of the study is stochastic processes describing the dynamics of financial markets. The subject is numerical methods for spectral analysis of large dimensional symmetric correlation matrices. The aim is to investigate the impact of matrix multiplication methods on the convergence and efficiency of iterative spectral algorithms. The thesis examines both classical and optimized QR decomposition algorithms, as well as elementwise, recursive, block multiplication techniques, and Strassen and Karatsuba algorithms. A series of numerical experiments was conducted with measurements of execution time, memory usage, and acceleration. The implementation was performed in Python using modern scientific computing libraries. The methodology is based on algorithm theory, numerical analysis, and the theory of stochastic processes. Scalability and stability of QR iterations were analyzed. The practical value lies in improving spectral decomposition methods for financial analytics, risk assessment, and modeling of market dependencies
Оцінювання ймовірності банкрутства для процесу ризику з ϕ-субгауссовими величинами позовів
Get PDFДослiджується модель ризику, у якiй процес ризику є сумою випадкової кiль костi позовiв, розмiри яких задаються ф-субгауссовими випадковими величинами з певною заданою функцiєю ф, а кiлькiсть позовiв описується пуассонiвським процесом. Отримано оцiнку ймовiрностi банкрутства в такiй моделi ризику
Оцінка доцільності розширення асортименту продукції ТОВ «АНДРМАКС»
Get PDFДипломна робота бакалавра складається з трьох розділів, містить висновки, додатки та список використаних джерел. Загальний обсяг роботи становить 105 сторінок. У роботі наведено 1 рисунок у 2 та 3 рисунки у 3 розділі. Також представлено 14 таблиць, з яких 9 — у першому розділі, 1 — у другому та 4 — у третьому розділі. Усього використано 33 джерела інформації.
Метою маркетингового дослідження є обґрунтування доцільності розширення асортименту продукції ТОВ «АНДРМАКС» шляхом впровадження нового товару — плунжерного підйомника.
У ході дослідження проаналізовано ринок підйомного обладнання України, макро- і мезосередовище підприємства, його товарний асортимент, конкурентне середовище та місце компанії на ринку. Проведено SWOT-аналіз, на основі якого сформульовано маркетингову проблему, що зумовила необхідність розробки нового товару.
Для досягнення мети було використано контент-аналіз, опрацювання вторинної інформації з офіційних джерел, сайтів конкурентів, спеціалізованих порталів. Первинну інформацію отримано шляхом анкетування споживачів та глибинних інтерв’ю з експертами ринку. Розроблено анкету, гайд для інтерв’ю.
У результаті дослідження розроблено концепцію нового товару — плунжерного підйомника, запропоновано маркетингові інструменти його просування та економічне обґрунтування впровадження.The bachelor's thesis consists of three chapters, includes conclusions, appendices, and a list of references. The total volume of the work is 105 pages. The paper contains 1 figure in Chapter 2, 3 figures in Chapter 3 and 14 tables: 9 in Chapter 1, 1 in Chapter 2, and 4 in Chapter 3. A total of 33 sources of information were used.
The purpose of the marketing research is to substantiate the feasibility of expanding the product range of ANDRMAX LLC by introducing a new product — a plunger car lift.
During the study, the market of lifting equipment in Ukraine was analyzed, including the macro- and meso-environment of the company, its product assortment, competitive environment, and market positioning. A SWOT analysis was conducted, based on which a marketing problem was identified, leading to the need for a new product.
To achieve this goal, content analysis was applied, along with the processing of secondary information from official sources, competitor websites, and specialized industry platforms. Primary data were collected through a consumer survey and in-depth interviews with market experts. A structured questionnaire and interview guide were developed.
As a result of the research, a concept for the new product — the plunger car lift — was proposed, along with marketing tools for its promotion and economic justification for its implementation
Прогнозування глобальних конфліктів засобами машинного навчання: часовий аналіз історичних даних про війни
Get PDFМагістерська дисертація: 127 ст., 37 рис., 24 табл., 29 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – часовий ряд, що відображає загальну кількість активних глобальних військових конфліктів у світі. Предмет дослідження – статистичні методи та моделі машинного навчання, що використовуються для прогнозування розвитку часового ряду з метою оцінки ризику виникнення глобальних конфліктів. Метою роботи є аналіз структурних особливостей вхідних даних та побудова адекватного прогнозу кількості військових конфліктів у світі на перспективу 10 років. У дисертаційній роботі розглянуто етапи передобробки часового ряду, проведено його аналіз та характеристику, досліджено методи сезонної та трендової декомпозиції. Також побудовано моделі прогнозування з використанням класичних статистичних методів та алгоритмів машинного навчання, зокрема багатошарового перцептрона та рекурентних нейронних мереж. Результатом дослідження є:
- проведення порівняльного аналізу точності прогнозів різних моделей із використанням відповідних метрик оцінювання;
- побудова прогнозу загальної кількості діючих військових конфліктів у світі на наступні 10 років;
- формування регіональних прогнозів кількості глобальних конфліктів у розрізі частин світу.Master’s Thesis: 127 pages, 37 figures, 24 tables, 29 references, appendix. The object of the study is – a time series reflecting the total number of active global military conflicts in the world. The subject of the research is – statistical methods and machine learning models used for forecasting the time series development in order to assess the risk of global conflicts. The purpose of the work is to analyze the structural features of the input data and build an adequate forecast of the number of military conflicts in the world for the next 10 years. The thesis describes the stages of time series preprocessing, analyses and characterizes it, and explores methods of seasonal and trend decomposition. It also builds forecasting models using classical statistical methods and machine learning algorithms, in particular, multilayer perceptron and recurrent neural networks.
The results of the study are:
- a comparative analysis of the accuracy of forecasts of different models using appropriate evaluation metrics;
- forecasting the total number of active military conflicts in the world for the next 10 years;
- formulation of regional forecasts of the number of global conflicts by parts of the world
Stationary Distribution in a Multiurn Ehrenfest Model With Particle Interactions
No full textУ данiй роботi розглянуто стохастичну урнову модель з локальними
обмеженнями на перемiщення частинок, що забороняють одночасне
перебування сусiднiх частинок в однiй урнi. На основi цiєї моделi
побудовано ланцюг Маркова, перехiднi ймовiрностi якого залежать вiд
параметра , що визначає ступiнь толерантностi системи до
конфiгурацiй з високою енергiєю взаємодiї.
Показано iснування iнварiантного розподiлу для цього ланцюга та
знайдено його вигляд. У граничному випадку → ∞ описано поведiнку
системи як виключно антагонiстичної. Встановлено умови, за яких
стацiонарна випадкова конфiгурацiя утворює ланцюг Маркова.
Практична значущiсть запропонованої моделi полягає у можливостi
її застосування до задач оптимального розмiщення, аналiзу рiвноважних i
нерiвноважних станiв у статистичнiй фiзицi, а також до побудови
стохастичних структур у криптографiчних протоколах.This work examines a stochastic urn model with local constraints on
particle movement, which prohibit neighboring particles from occupying the
same urn simultaneously. Based on this model, a Markov chain is constructed,
with transition probabilities depending on the parameter , which determines
the system’s tolerance toward configurations with high interaction energy.
The existence of an invariant distribution for this chain is shown, and its
explicit form is found. In the limiting case → ∞, the behavior of the system
is described as purely antagonistic. Conditions are established under which the
stationary random configuration forms a Markov chain.
The practical relevance of the proposed model lies in its potential
applications to optimal placement problems, the analysis of equilibrium and
nonequilibrium states in statistical physics, and the construction of stochastic
structures in cryptographic protocols
Відкриті нейронні мережі в алгоритмах розпізнавання візуальної інформації для електронних систем безпеки
Get PDFПереверзєв О.А. Відкриті нейронні мережі в алгоритмах розпізнавання візуальної інформації для електронних систем безпеки. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії у галузі знань 17 – Електроніка та телекомунікації за спеціальністю 171 – Електроніка. – Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Міністерство освіти і науки України, Київ, 2025. Дисертація присвячена аналізу та вдосконаленню сучасних алгоритмів розпізнавання візуальної інформації, що мають важливе практичне значення для забезпечення ефективності функціонування електронних систем безпеки. У дослідженні зосереджено увагу на інтеграції та удосконаленні алгоритмів глибинного навчання, серед яких обрано модель YOLOv7, спрямованих на розв’язання проблем, пов’язаних із низькою чіткістю зображення, шумом, оклюзією та змінним освітленням. Зміст дисертаційного дослідження викладено в трьох розділах, де представлено та обґрунтовано основні отримані результати роботи. Актуальність дисертаційної роботи обґрунтовано у вступі, де сформульовано мету та задачі дослідження, описано методи дослідження, надано інформацію про наукову новизну та практичне значення одержаних результатів. Перший розділ дисертаційного дослідження присвячено аналізу існуючих алгоритмів розпізнавання візуальної інформації, що використовуються в електронних системах безпеки. Розглянуто основні принципи та класифікацію алгоритмів виявлення і відстеження об’єктів, їх застосування у відеоспостереженні, військових системах та транспортних технологіях. Проаналізовано перспективні методи розпізнавання об’єктів, зокрема CAMShift, Optical Flow, для яких визначено переваги та недоліки при зміні умов освітлення, динаміці сцени та наявності шуму. Додатково досліджено підходи до розпізнавання тексту на зображеннях. У розділі також проведено порівняння традиційних алгоритмів із методами глибокого навчання. Визначено, що нейронні мережі демонструють вищу ефективність у порівнянні з традиційними способами, при роботі з візуальною інформацією в умовах часткового перекриття, змінного освітлення та складного фону, що підтверджує їхню доцільність для впровадження у системи відеоспостереження та безпеки. Отримані результати демонструють переваги використання адаптивних методів обробки відеопотоку та підходів до динамічного налаштування параметрів алгоритмів відстеження. Це дозволяє значно покращити продуктивність електронних систем безпеки в реальних умовах експлуатації та підвищити їх стійкість до зовнішніх перешкод. Другий розділ дисертаційного дослідження присвячено експериментальному аналізу алгоритмів виявлення, відстеження та обробки візуальної інформації у системах безпеки. Основний акцент зроблено на оцінці ефективності двох найбільш поширених алгоритмів CAMShift та Optical Flow для відстеження об’єктів у відеопотоці, а також на порівнянні їхньої продуктивності в умовах змінного освітлення, часткової оклюзії та шумових перешкод. Додатково у розділі розглянуто методи зменшення шуму на зображеннях шляхом використання згорткових нейронних мереж. Проведено аналіз підходів до фільтрації яскравісного шуму, що виникає внаслідок роботи світлочутливої матриці камери, та впливу при фіксації зображення зовнішніх факторів (туман, затемнення, забруднення камери). Також досліджено підходи до розпізнавання тексту на зображеннях за допомогою одного з виду вейвлет-перетворень, що дозволяє зменшити вплив фонових завад та підвищити точність обробки зображень у складних умовах. Важливу увагу приділено експериментальному порівнянню різних модифікацій YOLOv7, оцінці впливу змін у структурі нейромережі на точність виявлення та швидкість обробки відеопотоку. Проаналізовано ефективність додавання каскадних шарів та механізму уваги для покращення роботи нейромереж у складних сценах. У третьому розділі роботи зосереджено увагу на практичній реалізації та перевірці алгоритмів оцінки об’єктів на поверхні зображення з камери відеоспостереження на основі застосування моделі YOLO. Основна увага прикута дослідженню адаптації нейронних мереж до реальних умов експлуатації, створенню спеціалізованих датасетів і впровадженню моделей у системи відеоспостереження. Особливістю третього розділу є перевірка моделі YOLOv7 та розроблення її модифікації для використанні в системі відеоспостереження за складних оточуючих умов фіксації. Проведено серію експериментів, які включали аналіз відеопотоку в умовах різної прозорості середовища (імітація туману, забруднення камери), часткової оклюзії об’єктів і повної відсутності освітлення а також особливості роботи в інфрачервоному режимі. У дисертації представлено наступні наукові результати: 1. Вперше розроблено модифіковану систему розпізнавання зображень, яка дозволяє ідентифікувати об’єкти холодної зброї в інфрачервоному режимі та в умовах низької видимості. 2. Удосконалено роботу нейронної мережі згорткового типу, яка дозволяє при обробленні зображень зменшувати адитивний яскравісний шум зображення у випадку, коли сам рівень шуму може змінюватись в при аналізі секвенції зображень. 3. Удосконалено оптичну систему розпізнавання тексту, яка характеризується стійкістю до заважаючих фонових елементів у формі кривих Без’є. 4. Удосконалено архітектуру моделі YOLO V7 за рахунок додавання капсульного шару, внаслідок чого, знайдено вирішення проблеми обмеженого виявлення об'єктів за відстанню, у складних сценах із частковим перекриттям або зміною форми останніх а також в умовах зменшеної видимості об’єктів зображення за наявності або відсутності освітлення. Практичне значення отриманих результатів полягає у наступному. 1. Визначені рекомендації щодо оцінки моделей на основі YOLOv7 дозволяють удосконалити їхню роботу в умовах низького освітлення, зменшеної чіткості об’єктів та часткового перекриття, що є актуальним для систем, які працюють у складних умовах. 2. Отримані результати можуть бути інтегровані у прикладні рішення для автоматизованого виявлення зброї на інфрачервоних та оптичних зображеннях, що сприятиме у подальшому підвищенню рівня безпеки в громадських та стратегічно важливих об’єктах. 3. Запропоновані підходи до адаптації алгоритмів розпізнавання об'єктів можуть бути використані у військових системах, транспортних технологіях, інтелектуальних системах управління дорожнім рухом та інших галузях, де важливе своєчасне і точне розпізнавання об’єктів. 4. Практичні результати можуть знайти своє застосування у розробці програмного забезпечення для аналізу відеопотоку, орієнтованого на роботу з інфрачервоними камерами, що забезпечить можливість ефективного моніторингу в умовах поганої видимості.Pereverziev O.A. Open neural networks in visual information recognition algorithms for electronic security systems. – A qualification scientific work as a manuscript. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in the field of knowledge 17 – Electronics and Telecommunications, specialty 171 – Electronics. – National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Ministry of Education and Science of Ukraine, Kyiv, 2025. The dissertation is devoted to the analysis and improvement of modern visual information recognition algorithms that are of great practical importance for ensuring the efficiency of electronic security systems. The research focuses on the integration of deep learning algorithms, such as YOLOv7, into image and video stream analysis processes, as well as on solving problems associated with low image clarity, noise, occlusion, and variable lighting. The content of the dissertation research is outlined in three chapters, where the main results of the work are presented and substantiated. The relevance of the dissertation is substantiated in the introduction, which formulates the purpose and objectives of the study, describes the research methods, and provides information on the scientific novelty and practical significance of the results. The first chapter of the dissertation is devoted to the analysis of visual information recognition algorithms used in electronic security systems. The basic principles and classification of object detection and tracking algorithms, their application in video surveillance, military systems and transport technologies are considered. Traditional methods of object recognition, such as CAMShift and Optical Flow, are analysed, as well as their advantages and disadvantages in changing lighting conditions, scene dynamics and noise. Additionally, approaches to text recognition in images are investigated. The chapter also compares traditional algorithms with deep learning methods. It is determined that neural networks demonstrate higher efficiency when working in conditions of partial overlap, variable lighting and complex backgrounds, which confirms their feasibility for implementation in video surveillance and security systems. The obtained results demonstrate the advantages of using adaptive video stream processing methods and approaches to dynamically adjusting the parameters of tracking algorithms. This can significantly improve the performance of electronic security systems in real-world conditions and increase their resistance to external interference. The second chapter of the dissertation is devoted to the experimental analysis of algorithms for detecting, tracking and processing visual information in security systems. The main focus is on evaluating the effectiveness of CAMShift and Optical Flow algorithms for tracking objects in a video stream, as well as comparing their performance under conditions of variable lighting, partial occlusion, and noise interference. Additionally, the chapter discusses methods for reducing noise in images using convolutional neural networks. The approaches to filtering luminance noise arising from poor video stream quality and the influence of external factors (fog, blackout, camera contamination) are analysed. Approaches to text recognition in images using wavelet transforms are also investigated, which reduces the influence of background noise and increases the accuracy of image processing in difficult conditions. Important attention is paid to the experimental comparison of various modifications of YOLOv7, assessing the impact of changes in the structure of the neural network on the detection accuracy and processing speed of the video stream. The effectiveness of adding cascade layers and an attention mechanism to improve neural network performance in complex scenes is analysed. The third section of the paper focuses on the practical implementation and verification of algorithms for estimating objects on the surface of a video surveillance camera image based on the YOLO model. The main focus is on the adaptation of neural networks to real operating conditions, the creation of specialised datasets and the implementation of models in video surveillance systems. The third chapter is dedicated to the adaptation of software to work with the modified YOLOv7 model. The peculiarities of integrating a neural network into a video surveillance system are covered in detail. The study also covers the analysis of methods for improving the accuracy of neural networks when working with a video stream in difficult conditions. Particular attention is paid to the adaptation of convolutional neural networks to reduce the additive luminance noise that occurs during the processing of dynamic video. Formation of specialised datasets for training YOLOv7, which take into account the factors of partial occlusion, dynamic background and variable image quality. A series of experiments were conducted, including analysis of the video stream in conditions of different environmental transparency (fog simulation, camera contamination), partial occlusion of objects and complete absence of lighting, as well as features of work in the infrared mode. The dissertation presents the following scientific results: 1. Probably for the first time, a modified image recognition system has been developed that allows the identification of weapons in infrared and in extremely poor visibility conditions. 2. The work of the convolutional neural network has been improved, which allows to reduce the additive luminance noise of the image in the case when the noise level itself can change during the analysis of the image sequence. 3. An improved optical text recognition system characterized by resistance to interfering background elements in the form of Bezier curves. 4. The architecture of the YOLO V7 model has been improved by adding a capsule layer after the neck module, which solved the problem of detecting objects in complex scenes with partial overlap or change in shape of the latter, as well as in conditions of reduced visibility of image objects in the presence and absence of lighting. The practical significance of the obtained results includes the following: 1. The defined parameters and recommendations for the use of models based on YOLOv7 allow to improve their performance in low light conditions, reduced object clarity and partial overlap, which is relevant for systems operating in difficult conditions. 2. The obtained results can be integrated into applied solutions for automated weapon detection on infrared and optical images, which will help to increase the level of security in public and strategically important facilities. 3. The proposed approaches to the adaptation of object recognition algorithms can be used in military systems, transportation technologies, intelligent traffic management systems, and other areas where timely and accurate object recognition is important. 4. Practical results can be applied in the development of video stream analysis software focused on working with infrared cameras, which will provide the possibility of effective monitoring in low visibility conditions
Забезпечення міжнародної конкурентоспроможності на основі активізації інноваційної діяльності
Get PDFМетою роботи є розроблення теоретико-методичних підходів і практичних рекомендацій щодо підвищення міжнародної конкурентоспроможності підприємства на основі активізації його інноваційної діяльності. Об’єктом дослідження є процес забезпечення міжнародної конкурентоспроможності підприємства. Предметом дослідження є теоретичні та практичні аспекти впливу інноваційної діяльності на підвищення міжнародної конкурентоспроможності підприємства (на прикладі Siemens AG). Результати роботи: досліджено теоретичні засади забезпечення міжнародної конкурентоспроможності підприємства в умовах глобалізації; проаналізовано інноваційну діяльність компанії Siemens AG, зокрема напрями цифрової трансформації, розвиток програмних рішень, впровадження сталих технологій; визначено ключові чинники, які сприяють формуванню конкурентних переваг на міжнародному ринку; узагальнено досвід Siemens AG як приклад успішного поєднання інновацій, цифровізації та відповідального управління. Рекомендації щодо використання результатів роботи та результати впровадження розробок або досліджень: отримані висновки можуть бути використані для удосконалення інноваційних стратегій підприємств, що прагнуть зміцнити свої позиції на світовому ринку. Сформульовані рекомендації визначають напрями розвитку інноваційної діяльності з урахуванням потреб сталого розвитку та конкурентного середовища, а також конкретні приклади технологій, які можуть сприяти підвищенню ефективності діяльності компаній.The purpose of the study is to develop theoretical and methodological approaches and practical recommendations for improving the international competitiveness of an enterprise through the intensification of its innovation activities. The object of research is the process of ensuring the international competitiveness of the enterprise on the basis of іntensification of its innovation activity. The subject of the study is theoretical and practical aspects of the impact of innovation on increasing the international competitiveness of the enterprise (on the example of Siemens AG). Results: the theoretical foundations of ensuring the international competitiveness of an enterprise in the context of globalization are investigated; the innovative activities of Siemens AG, in particular, the areas of digital transformation, development of software solutions, and implementation of sustainable technologies, are analyzed; the key factors contributing to the formation of competitive advantages in the international market are identified; the experience of Siemens AG as an example of a successful combination of innovation, digitalization, and responsible management is summarized. Recommendations for use of the results of the work and results of implementation of
developments or research: the findings can be used to improve the innovation strategies of enterprises seeking to strengthen their positions in the global market. The formulated recommendations define the directions of development of innovation activities, taking into account the needs of sustainable development and the competitive environment, as well as specific examples of technologies that can contribute to improving the efficiency of companies