Розпізнавання стратегічних технічних об'єктів за допомогою згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШубенкова, Ірина Анатоліївна,
dc.contributor.authorІванов, Сергій Ігорович
dc.date.accessioned2023-04-12T08:01:15Z
dc.date.available2023-04-12T08:01:15Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractДипломна робота: 119 с., 42 рис., 1 додаток, 43 джерел Мета роботи – використати апарат згорткових штучних нейронних мереж для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів. Об’єктом дослідження є методи та моделі розпізнавання об’єктів. Пpедметом досліджень є системи розпізнавання стратегічних технічних об’єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж. Актуальність даного методу випливає із стратегічної важливості швидкого та точного розпізнавання, обробки та аналізу візуальної інформації із камер дронів, наземної техніки та об’єктів та інших джерел. Така інформація може бути життєво важливою як у військовій, так і у цивільній сферах, наприклад для журналістики, своєчасного попередження мирних громадян про небезпеку та їх захисту. У даній роботі запропонована модель для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж, орієнтована на використання на БПЛА різних класів та за умов значно обмежених обчислювальних ресурсів.uk
dc.description.abstractotherThesis: 119 p., 42 fig., 1 appendice, 43 sources The purpose of this work is to use the apparatus of convolutional artificial neural networks for recognition of strategic technical objects. The object of research is methods and models of object recognition. The subject of research is recognition systems of strategic technical objects based on deep convolutional neural networks. The relevance of this method stems from the strategic importance of rapid and accurate recognition, processing and analysis of visual information from drone cameras, ground vehicles and objects and other sources. Such information can be vital in both the military and civilian areas, such as journalism, the timely warning of civilians of danger and their protection. In this thesis, a model for recognizing strategic technical objects based on deep convolutional neural networks is proposed, aimed at use on UAVs of various classes and under conditions of significantly limited computing resources.uk
dc.format.extent119 с.uk
dc.identifier.citationІванов, С. І. Розпізнавання стратегічних технічних об'єктів за допомогою згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Іванов Сергій Ігорович. - Київ, 2022. - 119 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54500
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectрозпізнавання образівuk
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectвиявлення об'єктівuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleРозпізнавання стратегічних технічних об'єктів за допомогою згорткових нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ivanov_magistr.pdf
Розмір:
3.7 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи