Метод та програмне забезпечення для розпізнавання військової техніки на основі нейромереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШкурат, Оксана Сергіївна
dc.contributor.authorПалій, Дмитро Володимирович
dc.date.accessioned2025-10-13T11:48:58Z
dc.date.available2025-10-13T11:48:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ умовах сучасної війни в Україні використання технологій автоматичного розпізнавання військової техніки стає критично важливим. Такі рішення можуть бути інтегровані у системи моніторингу та розвідки для забезпечення швидкого реагування на загрози. Алгоритми комп'ютерного зору та машинного навчання дозволяють автоматизувати аналіз великого обсягу даних, зібраних з дронів, супутників, камер спостереження та інших джерел, що значно підвищує ефективність військових операцій. Крім того, автоматизація процесів знижує ризик людської помилки, особливо у складних умовах. У даній роботі розроблено модифікований метод для розпізнавання військової техніки, та реалізовано розподілену систему, яка впроваджує даний метод. Запропонований метод ґрунтується на застосуванні двох нейронних мереж Faster R-CNN для двох етапів класифікації, що дозволяє збільшити ефективність навчання моделі та точність розпізнавання на 7.9% на першому етапі в порівнянні з базовою архітектурою Faster R-CNN. Для реалізації запропонованого методу розподілену систему з використанням хмарних сервісів AWS та технологій ReactJS, WebSockets, TypeScript. Для тренування, оцінки та використання нейронної мережі були використані технології Python, Detectron2 та середовище Google Colab.
dc.description.abstractotherIn the context of the ongoing war in Ukraine, the use of automatic recognition technologies for military equipment has become critically important. These solutions can be integrated into monitoring and reconnaissance systems to ensure rapid responses to threats. Computer vision and machine learning algorithms enable the automation of analyzing vast amounts of data collected from drones, satellites, surveillance cameras, and other sources, significantly improving the efficiency of military operations. Moreover, automation reduces the risk of human error, especially in complex conditions. This work develops a modified method for recognizing military equipment and implements a distributed system that incorporates this method. The proposed method is based on using two Faster R-CNN neural networks for a two-stage classification process, which improves model training efficiency and recognition accuracy by 7.9% in the first stage compared to the basic Faster R-CNN architecture. The distributed system is implemented using AWS cloud services and technologies like ReactJS, WebSockets, and TypeScript. For training, evaluation, and deployment of the neural network, Python, Detectron2, and the Google Colab environment are utilized.
dc.format.extent150 с.
dc.identifier.citationПалій, Д. В. Метод та програмне забезпечення для розпізнавання військової техніки на основі нейромереж : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Палій Дмитро Володимирович. – Київ, 2024. – 149 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76781
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрозпізнавання обʼєктів
dc.subjectкомпʼютерний зір
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectfaster r-cnn
dc.subject.udc519.688
dc.titleМетод та програмне забезпечення для розпізнавання військової техніки на основі нейромереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи