Ідентифікація дронів із використанням машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 100+ с., 41 рис., 8 табл., 2 додатки, 18 джерел.
Об’єкт дослідження – створення та дослідження моделі для розпізнавання
дронів.
Предмет дослідження – методи глибокого навчання для задачі
розпізнавання зображень, пошук найкращої моделі, оцінка якості моделей,
стандартні архітектури YOLO та Faster R-CNN.
Мета дипломної роботи – створення за допомогою нейронних мереж
найкращої моделі для ідентифікації дронів або БПЛА, що зможе допомогти
військовим фахівцям зокрема та покращити ефективність перехоплень
небезпечних літальних апаратів.
Актуальність – актуальність теми зумовлена швидким розвитком
технологій та зростаючою потребою у використанні БПЛА для вирішення
сучасних проблем, зокрема, воєнних. Це збуджує спеціалістів до створення
ефективних інструментів для протидії дронам.
В даній дипломній роботі було програмно реалізовано продукт мовою
Python. Було побудовано модель згорткової нейронної мережі на власному
наборі даних. Особливу увагу було приділено збору та підготовці даних
новими технологіями.
Якість моделі може бути покращена в майбутньому. Підготовка більш
якіснішого набору даних може підвищити її ефективність. Незважаючи на це,
модель допоможе будь-кому, зацікавленому в ідентифікації дронів і в даній
версії роботи.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, згорткові нейронні мережі, моделювання, класифікація, розпізнавання об’єктів на зображеннях, machine learning, convolutional neural networks, modeling, classification, recognition of objects in images
Бібліографічний опис
Пшеничний, С. В. Ідентифікація дронів із використанням машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Пшеничний Сергій Володимирович. – Київ, 2024. – 103 с.