Метод кодування інфрачервоних зображень з використанням моделей штучного інтелекту в інформаційних системах - Берчанов, Анатолій Андрійович; Berchanov, Anatolii (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2026)
У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-прикладна задача, що полягає у зниженні бітрейту інфрачервоного потоку даних для передачі в інформаційних системах з визначеним рівнем термальної цілісності. Виявлено потребу зниження бітрейту інфрачервоних потоків даних під час їх передачі в інформаційних системах. Масштабування комплексів моніторингу на базі інфрачервоних сенсорів високої роздільної здатності створює надмірне бітове навантаження та, як наслідок, ускладнює своєчасну доставку даних. Це знижує їхню актуальність для систем прийняття рішень. Проведено дослідження технічних характеристик сучасних інфрачервоних камер та параметрів генерації тепловізійного ІЧ-трафіку. Аналіз показав, що розширений динамічний діапазон та висока інтенсивність потоку даних призводять до суттєвого росту бітрейту. Водночас застосування існуючих універсальних стандартів стиснення з втратами знижує інформативність семантично важливих теплових сигнатур об'єктів інтересу.

In the dissertation, a scientific and applied problem is solved related to reducing the bit rate of the infrared data stream for transmission in information systems with a certain level of thermal integrity. The need to reduce the bit rate of infrared data streams during their transmission in information systems has been identified. Scaling monitoring complexes based on high-resolution infrared sensors creates excessive bit load and, as a result, complicates timely data delivery. This reduces their relevance for decision-making systems. A study of the technical characteristics of modern infrared cameras and parameters for generating thermal IR traffic has been conducted. The analysis has shown that the extended dynamic range and high intensity of the data stream lead to a significant increase in the bit rate. At the same time, the use of existing universal lossy compression standards reduces the informativeness of semantically important thermal signatures of objects of interest.
Method of encoding infrared images using artificial intelligence models in information systems
Науковий керівник: Бараннік Володимир Вікторович, доктор технічних наук, професор Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису
Keywords: TECHNOLOGY::Information technology; SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science; штучний інтелект; машинне навчання; нейронні мережі; інформаційна безпека; модель захищеного обміну даними; семантична сегментація; криптостійкість; виявлення об'єктів; вейвлет-перетворення; обчислювальна складність; кодування зображень; стиснення зображень; комп’ютерний зір; інфрачервоні зображення; цифрова обробка зображень; artificial intelligence; machine learning; neural networks; information security; secure data exchange model; semantic segmentation; cryptoresistance; object detection; wavelet transform; computational complexity; image coding; image compression; computer vision; infrared images; digital image processing