МОБІЛЬНО-ОРІЄНТОВАНА КІБЕРФІЗИЧНА СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ ХАРЧОВИХ АЛЕРГЕНІВ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ (Computer systems and information technologies, 2025)
Поширеність харчових алергій вимагає розробки ефективних методів для своєчасного виявлення алергенних компонентів у продуктах харчування з метою запобігання небезпечним медичним реакціям. У цій роботі пропонується мобільно-орієнтована кіберфізична система, яка використовує сучасні методи машинного навчання та аналізу зображень для автоматизованого виявлення харчових алергенів. Розроблена система інтегрує можливості мобільних пристроїв, оснащених високоякісними камерами та ефективними обчислювальними ресурсами, забезпечуючи точну обробку та класифікацію зображень харчових продуктів як локально, так і через хмарний інференс. Такий підхід гарантує гнучкість у розгортанні, зберігаючи високу точність виявлення в різних умовах.У дослідженні розглянуто теоретичні та практичні аспекти застосування глибоких нейронних мереж для задач об’єктного розпізнавання. Особливу увагу приділено моделі EfficientDet, яка завдяки оптимальному співвідношенню між точністю та обчислювальними витратами є перспективним рішенням для мобільних додатків. Для підвищення якості розпізнавання застосовано методи попередньої обробки зображень, включаючи нормалізацію, масштабування та аугментацію даних, що сприяє підвищенню стійкості моделі до змін умов зйомки.Описано методологію збору та анотації зображень, включаючи процес попередньої обробки (масштабування, нормалізацію, аугментацію), що забезпечує підвищену стійкість моделі до змін зовнішніх умов. Експериментальні дослідження, проведені на великому наборі анотованих даних, свідчать про високу точність та ефективність системи у визначенні присутності харчових алергенів, що дозволяє оперативно ідентифікувати потенційно небезпечні компоненти.Результати роботи демонструють можливість практичного застосування запропонованої системи у мобільних додатках для моніторингу якості харчових продуктів та попередження алергічних реакцій. У висновках окреслено перспективи подальших досліджень, спрямованих на розширення функціональних можливостей платформи шляхом інтеграції додаткових сенсорних технологій та вдосконалення алгоритмів обробки даних.
Keywords: кіберфізична система; машинне навчання; аналіз зображень; мобільні технології; харчові алергени; виявлення об’єктів; CoreML; TensorFlow; аугментація даних