Методи розпізнавання пошкоджень від воєнних дій за супутниковими даними
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота за обсягом становить 50 сторінок, містить 3 таблиці та 16 рисунків. Для дослідження було використано 9 бібліографічних найменувань. Після вторгнення 24 лютого 2022 року військ Російської Федерації на територію України, сталися серйозні зміни в аграрному секторі: завдано великої шкоди сільськогосподарським полям та угіддям. Військовий конфлікт негативно вплинув на аграрний сектор України. Наслідки якого ще довго відчуватимуть майбутні покоління українців. Для вирішення поставленої задачі в дипломній роботі використовуються CNN моделі з різними архітектурами для визначення найкращої моделі. За допомогою такої моделі можна буде виявляти пошкодження від воєнних дій. В роботі досліджено супутникові дані для тренування моделей, які до цього не використовувалися.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, machine learning, CNN, U-Net, Mini U-Net, FCN-8, пошук пошкоджень від воєнних дій, search for war damage
Бібліографічний опис
Мудрак, І. А. Методи розпізнавання пошкоджень від воєнних дій за супутниковими даними : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Мудрак Іван Анатолійович. – Київ, 2023. – 50 с.