RAQAMLI BOSHQARUV TIZIMLARIDA SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA TASVIRLARNI REAL VAQT REJIMIDA QAYTA ISHLASH
Keywords:
Sun’iy intellekt, tasvirlarni qayta ishlash, raqamli boshqaruv, real vaqt tizimlari, kompyuter ko‘rish, konvolyutsion neyron tarmoq, YOLO.Abstract
Tadqiqot ishida raqamli boshqaruv tizimlarida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari yordamida tasvirlarni real vaqt rejimida qayta ishlash masalalari o‘rganildi. Tadqiqotning asosiy maqsadi — real vaqtli vizual ma’lumotlarni qayta tahlil qilish va boshqaruv qarorlarini tezlashtiruvchi intellektual modellarni ishlab chiqishdan iborat. Ishda konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), YOLO va OpenCV asosidagi algoritmlarning ishlash tamoyillari va ularni real boshqaruv tizimlariga integratsiya qilish imkoniyatlari tahlil qilindi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellekt asosida tasvirlarni qayta ishlash boshqaruv jarayonlarida aniqlik, tezlik va xavfsizlikni oshiradi. Tadqiqotning natijalari raqamli transformatsiya jarayonida ilg‘or boshqaruv tizimlarini yanada samarali qilish imkonini beradi.
References
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2018). Deep Learning. MIT Press.
2. Redmon, J., & Farhadi, A. (2020). YOLOv5: Real-Time Object Detection. arXiv preprint arXiv:2006.13736.
3. Zhang, Y. (2023). Intelligent Image Processing for Real-Time Control Systems. Journal of Digital Transformation, 5(2), 45–58.
4. Mustafakulov, S. (2017). Investment attractiveness of regions: Methodic aspects of the definition and classification of impacting factors. European Scientific Journal, 13(10), 433–449.
5. Topilov, K. (2024). Methods in Searching Knowledge: An Exploration in Philosophy of Science. Nordic Press, 1(0001).
6. Chen, X., & Liu, M. (2022). Real-Time Image Enhancement Using Deep CNNs. IEEE Transactions on Image Processing, 31(5), 2189–2201.
7. Rahman, A., & Al-Qarni, A. (2021). AI-Based Control Optimization in Digital Systems. International Journal of Smart Technologies, 12(4), 201–215.
8. Li, F., & Wang, H. (2020). Application of YOLO in Industrial Monitoring Systems. Applied Artificial Intelligence, 34(7), 599–612.
9. Yusuf, R., Widiasari, W., & Lizein, B. (2023). Citizen Participation in Developing Community Empowerment. Journal of Social Science Global, 1(1), 43–48.
10. Deng, J., & He, K. (2021). Deep Residual Networks for Real-Time Vision. IEEE Computer Vision Conference Proceedings, 1(1), 32–47.
11. Зарипова М.Д., Бойматова Д.О. Таълим сифатини баҳолашнинг
хориж тажрибаси //Science, Research, Development. – 2020. – Т. 25. – С. 42-45.
12.Toyirov A.X., Zaripova M.J., Jumaev F.T. The use of virtual computers in
teaching of information disciplines //World science. – 2015. – Т. 1. – №. 3 (3). – С. 13-16.
