Розглянуто актуальну проблему визначення правильності одягнення медичної маски у людини. Для її вирішення запропоновано побудування моделі з використанням штучного інтелекту. Розглянуто механізм класифікації та обробки вхідних даних. Розроблено структуру згорткової нейронної мережі у вигляді моделі послідовної реалізації шарів згортки, агрегування, повного зв'язку. Обгрунтовано доцільність використання функції ReLU для активації вузлів. Застосовано метод Dropout для запобігання перенавчанню нейронної мережі. Вихідний шар реалізовано у вигляді одного нейрону з використанням функції активації сигмоїда. Оптимізація згорткової нейронної мережі здійснена методом стохастичного градієнтного спуску. Використано метод зворотного поширення помилки для навчання нейронної мережі. Розроблено програмний додаток на мові програмування Python. Використано бібліотеку Keras для забезпечення точності, правильності, повноти побудованої моделі. Проведено компіляцію з використанням бінарної перехресної ентропії в якості цільової функції. За допомогою розробленого додатку проведено ефективне навчання згорткової нейронної мережі на тестових вхідних зображеннях. Зважаючи на значні вимоги до апаратного забезпечення і програмних ресурсів, цей процес було здійснено під керуванням операційної системи Linux. Обмежена кількість періодів навчання забезпечила зменшення підсумкового часу навчання. Здійснено перевірку побудованої системи на контрольній множині. Отримано високі показники розпізнавання зображень. Працездатність програмного додатку перевірена з використанням різної апаратної і програмної конфігурації. Розроблена система може бути використана у галузях, які потребують контролю виконання правил безпеки під час пандемії.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"