Том 1 № 28 (2024)
Професійна педагогіка

Професійна педагогіка

ВИКОРИСТАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ НЕЧІТКОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ У ПРОФЕСІЙНІЙ ПІДГОТОВЦІ МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ ІНЖЕНЕРНО-ПЕДАГОГІЧНИХ СПЕЦІАЛЬНОСТЕЙ

Опубліковано 01.10.2024

  • Олександр Деревянчук

Олександр Деревянчук
Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича image/svg+xml

Professional Pedagogics

Анотація

Актуальність: у статті розглядається актуальне питання інтеграції інтелектуальних систем сегментації зображень, що використовують нечітку логіку, в процесі професійної підготовки майбутніх фахівців інженерно-педагогічних спеціальностей, що є важливою компонентою цифровізації вищої освіти.

Мета: реалізація інтелектуальних систем сегментації зображень транспортних засобів із використанням нечіткої логіки для навчання майбутніх фахівців інженерно-педагогічних спеціальностей.

Методи: попередню обробку зображень досліджуваних об’єктів (транспортних засобів) виконано методами цифрової фільтрації, виділення контурів, аналізу профілів і підвищення контрасту; сегментацію зображень виконано методами водорозділів, контурних ліній та нарощування областей, після чого проведено селекцію отриманих сегментів за розмірами; нечіткі функції належності застосовано для визначення ступеня належності сегментів до змістовних частин досліджуваних об’єктів, що забезпечує надійне розпізнавання таких частин об’єктів та стабільну роботу інтелектуальної системи в умовах впливу зовнішніх факторів на отримані зображення об’єктів.

Результати: розроблено комп’ютерну систему для сегментації зображень транспортних засобів із використанням нечіткої логіки, яку інтегровано у професійну підготовку майбутніх фахівців інженерно-педагогічних спеціальностей; методами сегментації виконується виділення об'єктів на зображенні, що в подальшому використовується для їх розпізнавання з використанням нечіткої логіки; завдяки нечітким функціям належності надійно розпізнаються елементи зображень транспортних засобів навіть при певній неоднозначності форми сегментів; розроблена система має прикладне значення, що продемонстровано на прикладі обробки зображення автомобіля.

Висновки: інтеграція розробленої системи в освітній процес надає здобувачам освіти теоретичні знання та сприяє формуванню навичок, пов’язаних з інтелектуальними системами обробки зображень.

Ключові слова

цифровізація освіти, заклади вищої освіти, інтелектуальний аналіз даних, нечітка логіка, сегментація зображень, майбутні фахівці інженерно-педагогічних спеціальностей

pdf (англійська)

Біографія автора

Олександр Деревянчук

Кандидат фізико-математичних наук, доцент, доцент кафедри професійної та технологічної освіти і загальної фізики Чернівецького національного університету імені Юрія Федьковича, http://orcid.org/0000-0002-3749-9998, e-mail: o.v.derevyanchuk@chnu.edu.ua 

Посилання

  1. Balovsyak, S. V. & Odaiska, Kh. S. (2018). Automatic Determination of the Gaussian Noise Level on Digital Images by High-Pass Filtering for Regions of Interest. Cybernetics and Systems Analysis, 4(54), 662–670. https://doi.org/10.1007/s10559-018-0067-3
  2. Balovsyak, S., Derevyanchuk, O., Kovalchuk, V., Kravchenko, H., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2024). STEM project for vehicle image segmentation using fuzzy logic. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2(16), 45–57. https://10.5815/ijmecs.2024.02.04
  3. Balovsyak, S., Odaiska, Kh., Yakovenko, O., & Iakovlieva, I. Adjusting the Brightness and Contrast parameters of digital video cameras using artificial neural networks. Proceedings of SPIE, 12938, 129380I-1–129380I-4, 2024. https://doi.org/10.1117/12.3009429
  4. Balovsyak, S. V., Derevyanchuk, O. V. & Fodchuk, I. M. (2019). Method of calculation of averaged digital image profiles by envelopes as the conic sections. Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), (754), 204–212. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_21
  5. Balovsyak, S., Derevyanchuk, O., Kravchenko, H., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Clustering Students According to their Academic Achievement Using Fuzzy Logic. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 6(15), 31–43. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.06.03
  6. Computational Vision Group. Car dataset. URL: http://www.vision.caltech.edu/html-files/archive.html
  7. Davies, E. R. (2012). Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Elsevier.
  8. Derevyanchuk, O. V., Kravchenko, H. O., Derevianchuk, Y. V., & Tomash, V. V. (2024). Recognition images of broken window glass. Proceedings of SPIE, 12938, 210–213. https://doi.org/10.1117/12.3012995
  9. Fayek, A. R. (2020). Fuzzy Logic and Fuzzy Hybrid Techniques for Construction Engineering and Management. Journal of Construction Engineering and Management, 7(146), 1–12. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001854
  10. Gonzalez, R., & Woods, R. (2018). Digital image processing. 4th edidion, Pearson / Prentice Hall, NY.
  11. Kim, D., & Hwang, D. (2020). Intelligent Imaging and Analysis. Switzerland, Basel: MDPI.
  12. Kovalchuk, V., & Soroka, V. (2020). Developing digital competencyin future masters of vocational training. Professional Pedagogics, 1, 96–103.
  13. Kovalchuk, V., & Soroka, V. (2021). Training of specialists in the motor vehicle profile in conditions of digitalization. Pedagogical concept and its features, social work and linguology: Collective Scientific Monograph. Dallas: Primedia eLaunch, (Edition 2), 2–20. https://doi.org/10.36074/pcaifswal.ed-2/
  14. Kovalchuk, V. I., Maslich, S. V., Movchan, L. G., Lytvynova, S. H., & Kuzminska, O. H. (2022). Digital transformation of vocational schools: Problem analysis. CEUR Workshop Proceedings, (3085), 107–123.
  15. Kovalchuk, V., Tkachenko, N., Soroka, V., Tomash, V., & Kovalchuk, A. (2022). Forming and Developing Future Masters’ of Industrial Training of Motor Transport Profile Readiness for Applying Digital Technologies in the Conditions of Education Digitalization. Internationaal journal of computer science and network security, 5(22), 559–564. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.5.77
  16. Kovalchuk, V., Maslich, S., Tkachenko, N., Shevchuk, S., & Shchypska, T. (2022). Vocational Education in the Context of Modern Problems and Challenges. Journal of Curriculum and Teaching, 8(11). https://doi.org/10.5430/jct.v11n8p329
  17. Kuzminska, O., Mazorchuk, M., Morze, N., & Kobylin, O. (2020). Digital learning environment of ukrainian universities: The main components to influence the competence of students and teachers. In Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications: 15th International Conference, ICTERI 2019, Kherson, Ukraine, June 12–15, 2019, Revised Selected Papers 15 , 210–230. Springer International Publishing.
  18. Lytvyn, V., Lozynska, O., Uhryn, D., Vovk, M., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Information Technologies for Decision Support in Industry-Specific Geographic Information Systems based on Swarm Intelligence. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2(15), 62–72. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.02.06
  19. Morze, N. V., & Strutynska, O. V. (2021). Digital transformation in society: key aspects for model development. Journal of physics: Conference serie, (1946), 012021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1946/1/012021
  20. Papadakis, S. et al. (2023). Revolutionizing education: using computer simulation and cloud-based smart technology to facilitate successful open learning. CEUR Workshop Proceedings, 3358, 1–18.
  21. Pavlenko, O., Velykodnyi, D., Lavrentieva, O., & Filatov, S. (2020). The Procedures of Logistic Transport Systems Simulation in the Petri Nets Environment. CEUR Workshop Proceedings. (2732), 854–868. http://ceur-ws.org/Vol-2732/20200854.pdf
  22. Prokipchuk, O., Vysotska, V., Pukach, P., Lytvyn, V., Uhryn, D., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Intelligent Analysis of Ukrainian-language Tweets for Public Opinion Research based on NLP Methods and Machine Learning Technology. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 3(15), 70-93. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.03.06
  23. Semerikov, S. O., Vakaliuk, T. A., Mintii, I. S., Hamaniuk, V. A., Soloviev, V. N., Bondarenko, O. V., Nechypurenko, P. P., Shokaliuk, S. V., Moiseienko, N. V., & Shepiliev, D. S. (2022). Design methodology for immersive educational resources. Educational Dimension, (58), 76–199. https://doi.org10.31812/educdim.4716
  24. Sun Fayou, Hea Choon Ngo, & Yong Wee Sek. (2022). Combining Multi-Feature Regions for Fine-Grained Image Recognition. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP), 1(14), 15–25. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2022.01.02
  25. Tereikovskyi, I., Hu, Z., Chernyshev, D., Tereikovska, L., Korystin, O. & Tereikovskyi, O. (2022). The Method of Semantic Image Segmentation Using Neural Networks. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP), 6(14), 1–14. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2022.06.01
  26. Биков, В., & Буров, О. (2020). Цифрове навчальне середовище: нові технології та вимоги до здобувачів знань. Сучасні інформаційні технології та інноваційні методики навчання у підготовці фахівців: методологія, теорія, досвід, проблеми : збірник наукових праць, 11–22.
  27. Биков, В. Ю., Спірін, О. М., & Пінчук, О. П. (2020). Сучасні завдання цифрової трансформації освіти. Вісник Кафедри ЮНЕСКО «Неперервна професійна освіта ХХІ століття», 1, 27–36.
  28. Деревянчук, О. (2024). Розвиток технічних навичок здобувачів вищої освіти в процесі побудови прототипу системи сегментації зображень транспортних засобів. Молодь і ринок, 1(221), 105–111. https://doi.org/10.24919/2308-4634.2024.296388
  29. Ковальчук, В. І. (2020). Проблеми цифровізації фахової підготовки в закладах професійної освіти. Актуальні проблеми технологічної і професійної освіти. Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції, 14 травня 2020 р. Глухів, 40–43.
  30. Спірін, О. М. (2021). Цифровізація освіти, освітнього процесу. Енциклопедія освіти, 1099-1100.
  31. Спірін, О. М., & Пінчук, О. П. (2023). Цифрова трансформація освітніх середовищ: основні напрями та завдання науково-педагогічних досліджень. Інноваційні трансформації в сучасній освіті: виклики, реалії, стратегії : зб. матер. V Всеукр. відкр. наук.-практ. онлайн-форуму, Київ, 20 вер. 2023 р. . Національний центр «Мала академія наук України», м. Київ, Україна, 187–190.
  32. Translated & Transliterated
  33. Balovsyak, S. V. & Odaiska, Kh. S. (2018). Automatic Determination of the Gaussian Noise Level on Digital Images by High-Pass Filtering for Regions of Interest. Cybernetics and Systems Analysis, 4(54), 662–670. https://doi.org/10.1007/s10559-018-0067-3
  34. Balovsyak, S., Derevyanchuk, O., Kovalchuk, V., Kravchenko, H., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2024). STEM project for vehicle image segmentation using fuzzy logic. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2(16), 45–57. https://10.5815/ijmecs.2024.02.04
  35. Balovsyak, S., Odaiska, Kh., Yakovenko, O., & Iakovlieva, I. Adjusting the Brightness and Contrast parameters of digital video cameras using artificial neural networks (2024). Proceedings of SPIE, 12938, 129380I-1–129380I-4. https://doi.org/10.1117/12.3009429
  36. Balovsyak, S. V., Derevyanchuk, O. V. & Fodchuk, I. M. (2019). Method of calculation of averaged digital image profiles by envelopes as the conic sections. Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), (754), 204–212. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_21
  37. Balovsyak, S., Derevyanchuk, O., Kravchenko, H., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Clustering Students According to their Academic Achievement Using Fuzzy Logic. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 6(15), 31–43. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.06.03
  38. Computational Vision Group. Car dataset. URL: http://www.vision.caltech.edu/html-files/archive.html
  39. Davies, E. R. (2012). Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Elsevier.
  40. Derevyanchuk, O. V., Kravchenko, H. O., Derevianchuk, Y. V., & Tomash, V. V. (2024). Recognition images of broken window glass. Proceedings of SPIE, 12938, 210–213. https://doi.org/10.1117/12.3012995
  41. Fayek, A. R. (2020). Fuzzy Logic and Fuzzy Hybrid Techniques for Construction Engineering and Management. Journal of Construction Engineering and Management, 7(146), 1–12. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001854
  42. Gonzalez, R., & Woods, R. (2018). Digital image processing. 4th edidion, Pearson / Prentice Hall, NY.
  43. Kim, D., & Hwang, D. (2020). Intelligent Imaging and Analysis. Switzerland, Basel: MDPI.
  44. Kovalchuk, V., & Soroka, V. (2020). Developing digital competencyin future masters of vocational training. Professional Pedagogics, 1, 96–103.
  45. Kovalchuk, V., & Soroka, V. (2021). Training of specialists in the motor vehicle profile in conditions of digitalization. Pedagogical concept and its features, social work and linguology: Collective Scientific Monograph. Dallas: Primedia eLaunch, (Edition 2), 2–20. https://doi.org/10.36074/pcaifswal.ed-2/
  46. Kovalchuk, V. I., Maslich, S. V., Movchan, L. G., Lytvynova, S. H., & Kuzminska, O. H. (2022). Digital transformation of vocational schools: Problem analysis. CEUR Workshop Proceedings, (3085), 107–123.
  47. Kovalchuk, V., Tkachenko, N., Soroka, V., Tomash, V., & Kovalchuk, A. (2022). Forming and Developing Future Masters’ of Industrial Training of Motor Transport Profile Readiness for Applying Digital Technologies in the Conditions of Education Digitalization. Internationaal journal of computer science and network security, 5(22), 559–564. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.5.77
  48. Kovalchuk, V., Maslich, S., Tkachenko, N., Shevchuk, S., & Shchypska, T. (2022). Vocational Education in the Context of Modern Problems and Challenges. Journal of Curriculum and Teaching, 8(11). https://doi.org/10.5430/jct.v11n8p329
  49. Kuzminska, O., Mazorchuk, M., Morze, N., & Kobylin, O. (2020). Digital learning environment of ukrainian universities: The main components to influence the competence of students and teachers. In Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications: 15th International Conference, ICTERI 2019, Kherson, Ukraine, June 12–15, 2019, Revised Selected Papers 15 , 210–230. Springer International Publishing.
  50. Lytvyn, V., Lozynska, O., Uhryn, D., Vovk, M., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Information Technologies for Decision Support in Industry-Specific Geographic Information Systems based on Swarm Intelligence. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2(15), 62–72. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.02.06
  51. Morze, N. V., & Strutynska, O. V. (2021). Digital transformation in society: key aspects for model development. Journal of physics: Conference serie, (1946), 012021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1946/1/012021
  52. Papadakis, S. et al. (2023). Revolutionizing education: using computer simulation and cloud-based smart technology to facilitate successful open learning. CEUR Workshop Proceedings, 3358, 1–18.
  53. Pavlenko, O., Velykodnyi, D., Lavrentieva, O., & Filatov, S. (2020). The Procedures of Logistic Transport Systems Simulation in the Petri Nets Environment. CEUR Workshop Proceedings. (2732), 854–868. http://ceur-ws.org/Vol-2732/20200854.pdf
  54. Prokipchuk, O., Vysotska, V., Pukach, P., Lytvyn, V., Uhryn, D., Ushenko, Y., & Hu, Z. (2023). Intelligent Analysis of Ukrainian-language Tweets for Public Opinion Research based on NLP Methods and Machine Learning Technology. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 3(15), 70-93. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.03.06
  55. Semerikov, S. O., Vakaliuk, T. A., Mintii, I. S., Hamaniuk, V. A., Soloviev, V. N., Bondarenko, O. V., Nechypurenko, P. P., Shokaliuk, S. V., Moiseienko, N. V., & Shepiliev, D. S. (2022). Design methodology for immersive educational resources. Educational Dimension, (58), 76–199. https://doi.org10.31812/educdim.4716
  56. Sun Fayou, Hea Choon Ngo, & Yong Wee Sek. (2022). Combining Multi-Feature Regions for Fine-Grained Image Recognition. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP), 1(14), 15–25. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2022.01.02
  57. Tereikovskyi, I., Hu, Z., Chernyshev, D., Tereikovska, L., Korystin, O. & Tereikovskyi, O. (2022). The Method of Semantic Image Segmentation Using Neural Networks. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP), 6(14), 1–14. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2022.06.01
  58. Bykov, V., & Burov, O. (2020). Tsyfrove navchalne seredovyshche: novi tekhnolohii ta vymohy do zdobuvachiv znan [Digital learning environment: new technologies and requirements for knowledge seekers]. Suchasni informatsiini tekhnolohii ta innovatsiini metodyky navchannia u pidhotovtsi fakhivtsiv: metodolohiia, teoriia, dosvid, problemy: zbirnyk naukovykh prats, 11–22, [in Ukrainian].
  59. Bykov, V. Yu., Spirin, O. M., & Pinchuk, O. P. (2020). Suchasni zavdannia tsyfrovoi transformatsii osvity [Modern tasks of digital transformation of education]. Visnyk kafedry YuNESKO «Neperervna profesiina osvita ХХІ stolittia», 1, 27–36, [in Ukrainian].
  60. Derevyanchuk, O. (2024). Rozvytok tekhnichnykh navychok zdobuvachiv vyshchoi osvity v protsesi pobudovy prototypu systemy sehmentatsii zobrazhen transportnykh zasobiv [Development of technical skills of higher education students in the process of building a prototype of a vehicle image segmentation system]. Molod i rynok, 1(221), 105–111. https://doi.org/10.24919/2308-4634.2024.296388, [in Ukrainian].
  61. Kovalchuk, V. I. (2020). Problemy tsyfrovizatsii fakhovoi pidhotovky v zakladakh profesiinoi osvity [Problems of digitization of professional training in vocational education institutions]. Aktualni problemy tekhnolohichnoi i profesiinoi osvity. Materialy II Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii, 14 travnia 2020 r. Hlukhiv, 40–43, [in Ukrainian].
  62. Spirin, O. M. (2021). Tsyfrovizatsiia osvity, osvitnoho protsesu [Digitization of education, educational process]. Entsyklopediia osvity, 1099–1100, [in Ukrainian].
  63. Spirin, O. M., & Pinchuk, O. P. (2023). Tsyfrova transformatsiia osvitnikh seredovyshch: osnovni napriamy ta zavdannia naukovo-pedahohichnykh doslidzhen [Digital transformation of educational environments: main directions and tasks of scientific and pedagogical research]. Innovatsiini transformatsii v suchasnii osviti: vyklyky, realii, stratehii : zb. mater. V Vseukr. vidkr. nauk.-prakt. onlain-forumu, Kyiv, 20 ver. 2023 r. Natsionalnyi tsentr «Mala akademiia nauk Ukrainy», m. Kyiv, Ukraina, 187–190, [in Ukrainian].