Объект исследования – система охраны музейных ценностей Fortecho Solution в Государственном Эрмитаже. Цель работы – создание метода отслеживания местоположения музейных ценностей с использованием искусственных нейронных сетей. Разработан метод отслеживания местоположения музейных ценностей с использованием экспериментальных данных, собранных в выставочных залах Государственного Эрмитажа с помощью RFID-меток. Полученные в ходе эксперимента данные от Fortecho Solution: парное значение мощности передаваемого сигнала (RSSI), расстояние в выбранной системе координат и другие, математически обработаны и использованы для создания базы данных, которая необходима для обучения нейронной сети, которая используется для реализации визуализации метода отслеживания. Проведён анализ эффективности программ, использующих нейронные сети и математические методы, для решения задачи отслеживания перемещения музейных объектов. Создано веб-приложение, обеспечивающее визуализацию перемещения объектов по залам музея Государственного Эрмитажа, которое использует данные считывателей и парных значений RSSI от RFID-меток. В приложении отображается её положение: статичное или динамическое (при движении), которые отображаются на музейных планах. Учтены терминологические особенности предметной области и применены программные средства для решения задач. Применены специализированные программно-математические обеспечения: vsCode, Google Colab, AutoCAD.

The subject of the graduate qualification work is the Fortecho Solution painting protection system in the State Hermitage. The given work is devoted to creating an algorithm for tracking the location of museum valuables using artificial neural networks. A method has been developed for tracking the location of museum valuables using experimental data collected in the exhibition halls of the State Hermitage using RFID tags. The data obtained during the experiment from Fortecho Solution: the paired value of the transmitted signal strength (RSSI), the distance in the selected coordinate system, and others, were mathematically processed and used to create a database that is necessary for training the neural network that is used to implement the visualization of the tracking method. An analysis of the effectiveness of programs using neural networks and mathematical methods was carried out to solve the problem of tracking the movement of museum objects. A web application has been created that provides visualization of the movement of objects through the halls of the State Hermitage Museum, which uses data from readers and paired RSSI values from RFID tags. The application displays its position: static or dynamic (when moving), which are displayed on museum plans. The terminological features of the subject area are considered and software tools are used to solve problems. Specialized software and mathematical software were used: vsCode, Google Colab, AutoCAD.