name: Нейро-сетевые методы и алгоритмы самообучения при обработке данных в системе автоматизации процесса сортировки бытовых отходов
keyword_list: автоматизация классификация сортировка отходы компьютерное зрение Нейронная сеть
abstract: Объект исследования – автоматизированный процесс предварительной сортировки бытовых отходов для переработки на предприятиях отраслей промышленности.
  Цель работы – совершенствование автоматизированной сортировки бытовых отходов по заданным критериям качества на основе разработки и внедрения методов и алгоритмов самообучения систем автоматизации процессов сортировки с применением сверточных нейронных сетей.
  Методы исследования: основаны на математических и методических принципах построения нейронных сетей, теории машинного обучения, обработки изображений, распознавания образов, теории оптимизации, теории планирования и обработки экспериментальных данных.
  Оборудование: вычислительные устройства и видеокамеры.
  Результаты, их теоретическая и практическая значимость: решение научной задачи, заключающейся в разработке научно-методического аппарата автоматической классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей, позволяющего уменьшить время обучения нейронной сети без потери точности.
  Теоретическая значимость: создание научно-методического аппарата, заключающегося в разработке критериев оптимизации гиперпараметров моделей классификации изображений, построении новых методов многозадачной многокритериальной гиперпараметрической оптимизации, оптимизации вычислений на основе квантования и автоматического обучения специализированной нейронной сети для сортировки мусора. Разработанные методы и алгоритмы применимы в других областях, требующих автоматизации с применением методов компьютерного зрения.
  Практическая значимость заключается: 
  1) в разработке и программной реализации автоматизированной системы по сортировке бытовых отходов на основе предложенных методов, что позволило уменьшить общее время обучения нейронной сети в условиях ограниченных вычислительных ресурсов на 10% при испытаниях (в «Сортомате»), при сохранении точности полученной нейронной сети; повысить эффективность используемых вычислительных ресурсов АСУТП для распознавания объекта на изображении на 15% при испытаниях (в «Сортомате»);
  2) в возможности использования затратных эффективных алгоритмов распознавания объектов в промышленных АСУТП с ресурсными ограничениями на предприятиях по переработке бытовых отходов без потери точности распознавания;
  3) в применимости разработанных методов и алгоритмов в подсистемах компьютерного зрения автоматизации производственных процессов без изменений разработанных методов и алгоритмов.
  Области применения: автоматизированные системы сортировки бытовых отходов и других производственных процессов.
chairman_dissertation_council.name: Александр
chairman_dissertation_council.surname: Южаков
chairman_dissertation_council.patronymic: Анатольевич
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой автоматики и телемеханики
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: 0
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 55130547900
chairman_dissertation_council.rinc_id: 487107
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Анатолий
organization_supervisor.surname: Ташкинов
organization_supervisor.patronymic: Александрович
organization_supervisor.position: и.о.ректора
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.25
rubrics.name: Модели и системы обучения
rubrics.code: 27.47.23
rubrics.name: Математические проблемы искусственного интеллекта
rubrics.code: 50.47.29
rubrics.name: Автоматизированные системы управления непрерывными технологическими процессами
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.01.PO
oecds.name: MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.06
supervisors.fio: Южаков А.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Катасёв А.С.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Скакун А.Д.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Электротехнические комплексы и системы
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГАОУ ВО "ПЕРМСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"  ФГАОУ ВО "ПНИПУ"  "ПНИПУ"
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕРМСКИЙ  НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1025900513924
protection_organization.supervisor_name: АНАТОЛИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ТАШКИНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГАОУ ВО "ПЕРМСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"  ФГАОУ ВО "ПНИПУ"  "ПНИПУ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕРМСКИЙ  НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1025900513924
author_organization.supervisor_name: АНАТОЛИЙ
author_organization.supervisor_surname: ТАШКИНОВ
author_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения