|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
| bet | 9/13 | | Sana | 16.05.2024 | | Hajmi | 1,94 Mb. | | #236818 |
Bog'liq xurshid2.4-rasm. Sun’iy intellekt orqali tasvirlarda yong`inni aniqlash.
Sun'iy intellektga asoslangan yong'inni aniqlash tizimlari an'anaviy usullarga nisbatan bir qator afzalliklarga ega, jumladan, real vaqt rejimida ishlash, doimiy monitoring qobiliyati, turli xil muhit sharoitlariga moslashish va yong'in holatlarini aniq lokalizatsiya qilish.
Bundan tashqari, ushbu tizimlar mavjud kuzatuv va monitoring infratuzilmasi bilan birlashtirilishi mumkin, bu sanoat ob'ektlari, jamoat binolari va transport tizimlari kabi turli xil ilovalarda yong'inni aniqlash uchun tejamkor va kengaytiriladigan yechimni ta'minlaydi. Ushbu maqola davlatdan foydalangan holda yong'inni aniqlash tasvirlari uchun yangi yondashuvni taqdim etadi. - zamonaviy SI texnikasi. Taklif etilayotgan tizim yuqori aniqlik va ishonchlilik bilan kirish tasvirlarini yong'in holatlarini aniqlash va mahalliylashtirish uchun tasvirni qayta ishlashning murakkab algoritmlari bilan chuqur o'rganish modellarini birlashtiradi. Sun'iy intellekt va kompyuter ko'rishning kuchli tomonlarini birlashtirgan holda, tizim yong'inni aniqlashning an'anaviy usullarining cheklovlarini bartaraf etishga va turli xil ilovalar bo'ylab yong'inni aniqlash uchun mustahkam yechim taqdim etishga qaratilgan.
Tavsiya etilgan yong'inni aniqlash tizimi arxitekturasida tizimning tuzilishi 2.5-rasmda ko'rsatilgan. Arxitektura IoT shlyuzlari, yong'inni aniqlash serveri va dasturiy ta'minot tomonidan aniqlangan tarmoq kontrolleridan iborat.
2.5-rasm. Ko'p funktsiyali SI tizimiga ega ishonchli yong'inni aniqlash tizimi
Yong'inni aniqlash tizimi bir nechta IoT shlyuzlaridan ma'lumotlarni to'playdigan keng ko'lamli tizim sifatida tuzilishi mumkin. IoT shlyuzlari harorat, namlik, gaz sensorlari va kameralarni o'z ichiga olgan heterojen sensorlardan to'plangan ma'lumotlarni yong'inni aniqlaydigan ko'p funktsiyali SI tizimiga yuboradi. Ko'p funktsiyali SI tizimi har bir sensor uchun yong'in ehtimolini hisoblash uchun heterojen ma'lumotlarni tahlil qilish uchun bir nechta mashinani o'rganishdan foydalanadi. Bir nechta ML algoritmlari kameradan yong'in tasviri ma'lumotlarini tahlil qiluvchi CNN va heterojen sensorlardan olingan vaqt seriyasi ma'lumotlarini qayta ishlovchi DNNni o'z ichiga oladi. ML orqali o'lchangan har bir datchik uchun yong'in ehtimoli, moslashtirilgan loyqa algoritm yordamida bitta yong'in ehtimoliga birlashtiriladi, bu tizim o'rnatilgan muhitga mos keladigan yong'in ehtimolini aniqlash uchun bir nechta ML natijalariga ko'ra dinamik loyqa omilni o'zgartiradi. Yong'inni aniqlash tizimi ma'lumotlarni MQTT protokoli yordamida uzatadi, bu brokerga asoslangan vositachi dastur bo'lib, muammoni yuzaga keltirishi va ma'lumotlarni uzatishda kechikishlarga olib kelishi mumkin. Bundan tashqri chekkalarni aniqlash obyekt chetini avtomatik aniqlashdir. Edge - tasvir intensivligining tez o'zgarishi joyi. Shunday qilib, ob'ekt sifatida yong'in bilan ishlashda chekka aniqlash tushunchasidan foydalanish juda muhim bo'ladi. Qirralarni gorizontal chekka, vertikal chekka va diagonal chekka bo'lgan uch qismga bo'lish mumkin.
SDN tekshirgichi ma'lumotlarni uzatish yo'lini taqsimlash mexanizmi bilan bog'liq muammoni hal qilish orqali ma'lumotlarni uzatishning ushbu kechikishini kamaytiradi. SDN boshqaruvchisi yong'inni aniqlash serveri va IoT shlyuzlari o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri yo'llarni tashkil qiladi.
Ko'p funktsiyali SI tizimi kontekstga moslashishni, yong'inni aniqlashning yuqori aniqligini va turli SI texnologiyalarini birlashtirgan holda tezkor qaror qabul qilishni ta'minlash uchun mo'ljallangan. U turli xil ma'lumotlar turlarini aniq tahlil qilishi, tahlil qilingan ma'lumotlarni tizim talabiga binoan birlashtirishi, vaqt va makondagi o'zgarishlarga moslashuvchan tarzda moslashishi mumkin. Yuqorida aytib o'tilganidek, ko'p funktsiyali SI ramkasi CNN algoritmi, DNN algoritmi va adaptiv loyqa algoritmdan iborat. Ramka uchta blokdan iborat: IoT ma'lumotlarini yig'ish bloki, kontekstni oldindan qayta ishlash bloki va kontekstni qaror qabul qilish bloki. Ko'p funktsiyali SI ramkasining umumiy tuzilishi 2.6-rasmda ko'rsatilgan.
|
| |
