ОСОБЛИВОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ НЕЙРОНИМИ МЕРЕЖАМИ НА ПРИКЛАДІ MOBILENETV1 ТА MOBILENETV2 В СИСТЕМАХ НА МІКРОКОНТРОЛЕРАХ

Мета. Дослідження залежності об’єму задіяної пам’яті мікроконтролера та часу розпізна­вання зображення від типу згорткової нейронної мережі MobileNet V1 або V2 та їх гіперпараметрів. Методика. Створення бази даних зображень, необхідних для навчання нейронної мережі з використанням програмної платформи Edge Impulse з послідуючим завантаження мережі в пам’ять 32-х бітного мікроконтролера ESP32 для практичної оцінки характеристик мережі. Результати. Виконано порівняння характеристик нейронних мереж MobileNetV1 та MobileNetV2. Проведено експерименти для визначення залежності часу розпізнавання обраних об’єктів на зображенні, об’єму використаної оперативної пам’яті та пам’яті програм, на базі мікроконтролера ESP-EYE з камерою, в залежності від коефіцієнту ширини мережі, розміру зображення та архітектури згорткової нейронної мережі. Визначено що час класифікації зображень для моделі мережі MobileNetV2 займає від трьох до десяти секунд і більше, що не є прийнятним для задач швидкого розпізнавання. Також встановлено, що для аналізу зображень 160 на 160 пікселів з максимальною шириною мережі моделі MobileNetV2 не вистачає пам’яті програм мікроконтролера. Використання мережі MobileNetV1 забезпечує дещо меншу точність розпізнавання, але вимагає значно менше ресурсів мікроконтролера та часу. Наукова новизна. Перевірено на практиці особливості використання, можливості та обмеження нейронних мереж для розпізнавання зображень в системах на мікроконтролерах ESP32. Встановлено залежності об’єму задіяної пам’яті мікроконтролера та часу розпізнавання зображення від типу згорткової нейронної з метою вибору додаткових засобів обробки зображень для підвищення якості розпізнавання. Практична значимість. Отримані результати дозволяють здійснити вибір нейронної мережі MobileNetV1 або MobileNetV2 в залежності від конкретних задач розпізнавання зображень системами на мікроконтролерах.