Streszczenie:
Робота присвячена вирішенню актуальної задачі, пов'язаної з оптимізацією швидкості та точності моделей моніторингу виявлення та розпізнавання об'єктів в реальному часі зовнішніх об’єктів безпілотними транспортними засобами в АПК. Об'єкт дослідження - процес роботи нейронних мереж в задачах моніторингу та розпізнавання зовнішніх об’єктів для безпілотних технологічних засобів в АПК. Предмет дослідження - методи перетворення нейронних мереж до нейронних мереж для моніторингу та розпізнавання зовнішніх об’єктів безпілотними технологічними засобами в АПК. Мета дослідження - розроблення та реалізація концептуальних моделей інтеграції спайкових нейронних мереж із вже існуючою моделлю YOLOv3 для виявлення та розпізнавання зовнішніх об'єктів у режимі реального часу в системах моніторингу безпілотних транспортних засобів АПК. В роботі удосконаленна концептуальна модель згорткової нейронної мережі, дістало подальшого розвитку нейронна мережа YOLOv3 та досліджено вплив LIF активаторів на характеристики YOLOv3, що на практиці дає можливість застосовувати точні нейронні мережі з використанням менш потужних графічних інтерфейсів для розпізнавання зовнішніх об’єктів для безпілотних транспортних засобів.
Сформовано заходи щодо охорони праці та безпеки в надзвичайних ситуаціях. Визначено параметри ефективності отриманих в роботі рішень.
