the article deals with information and technical support of the forest fire suppression process. The status update on the problem is considered. The necessity of using modern information decision-making systems in the process of forest fires suppression is substantiated. Improvement of the method of a decision support system constructing using MVC coding patterns is proposed.
Scientific work is aimed to identifying problem areas during distance educational process and to development of services that could help of solving them. Empirical methods and methods of real-life observation were used to collect the initial data for study. Processing of the obtained data is performed on the basis of using analytical methods and methods of expert evaluations. This allowed to identify weaknesses at distance education organization and to form a list of necessary services, which development and implementation will improve the quality of distance and inpatient educational process and education situation generally. The study identified and characterized the range of internal stakeholders of the educational environment, to meet the needs of which the development of these services is aimed. The results of empirical observations are presented using of set theory. To identify priority of declared services on the range for immediate implementation were provided their detailed analysis that showed high needs of an informational reference system development for remote access to the schedule with its further integration into educational environment. The proposed system is called "UniBell". This system is the part of education project "Smart-University", the main purpose of which is to integrate Universities into modern digital environment. Also, study defined the term "Smart University" or "Smart Educational Environment" and described main functionalities, general architecture and features of separate client as well as server parts of the "UniBell" service. Furthermore, features of additional subsystems of server part management, implemented with the use of software technologies.Net, Java and the language of structured queries SQL were highlighted. The model of client-server architecture, as well as algorithms for accounting and control of the training schedule have formed the basis for the development of an existing application for the Android operating system with the ability to download it via Google Play. The analysis of educational process virtualization has identified the main factors that may affect the educational process quality in the format of distance learning. The results of the analysis have become the basis for developing the architecture and algorithm of information system "UniBell" tasked to organize remote access to the training schedule using mobile technology. Using the conceptual apparatus of set theory, the volumes of internal stakeholders are investigated have been characterized, which provides a solid basis and target audience for further research on the effectiveness of the developed system in the Lviv State University of Life Safety educational environment.
Вступ. Незважаючи на наявність сучасних програмно-імітаційних комплексів, параметри руху учасників евакуації для цих комплексів визначаються шляхом встановлення залежностей між щільністю потоку та швидкістю руху учасників евакуації. Виявити ці залежності можна загалом за результатами польових спостережень та обробки відеозаписів цих спостережень, що займає багато часу та потребує великих зусиль і свідчить про необхідність автоматизації та оптимізації процесу обробки відео.На особливу увагу заслуговують інструменти аналізу та класифікації зображень, а також виявлення та класифікації рухомих об’єктів у відеопотоці, які можуть бути успішно використані для вивчення проблем евакуації у разі пожежі.Метою статті є розробка концептуальної моделі програмної системи із застосуванням штучних нейронних мереж для формування баз емпіричних даних параметрів руху евакуаційних потоків на основі аналізу даних відеопотоку.Методи дослідження. Описано вирішення задачі класифікації учасників евакуації за групами мобільності із використанням методів машинного навчання, зокрема методу зворотнього поширення похибки, що базується на алгоритмі градієнтного спуску.Основні результати дослідження. У роботі наведено концептуальну модель для визначення параметрів руху евакуаційних потоків за даними камер відеоспостереження із застосуванням штучної нейронної мережі та алгоритму SORT. Запропоновано архітектуру згорткової нейронної мережі для вирішення задачі класифікації учасників евакуації за групами мобільності, представлену двома згортковими шарами, двома шарами субдискретизації, двома прихованими повнозв’язними шарами та вихідним класифікаційним шаром нейронів.Наведено модель для визначення швидкості руху учасників евакуації на основі алгоритму SORT. Висновок. Реалізація запропонованої концептуальної моделі дає можливість отримувати значення миттєвої швидкості руху учасників евакуації з їх зберіганням до окремого файлу, що суттєво пришвидшує процес формування баз емпіричних даних параметрів та має важливе практичне значення для подальших наукових досліджень процесів евакуації змішаних людських потоків під час пожежі.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.