Виявлення пошкоджених будівель на супутникових зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановська, Леся Валеріївна
dc.contributor.authorБірук, Сергій Володимирович
dc.date.accessioned2023-09-08T17:30:04Z
dc.date.available2023-09-08T17:30:04Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломну роботу виконано на 97 аркушах, вона містить 4 додатки та перелік посилань на використані джерела з 25 найменувань. У роботі наведено 27 рисунків та 9 таблиць. Актуальність теми полягає в тому, що пошкоджені будинки можуть служити індикаторами загального впливу природних або техногенних катастроф на інфраструктуру. Аналіз супутникових зображень дають уявлення про розуміння масштабів шкоди та забезпечення цілеспрямованої відповіді, що зрештою сприяє захисту та необхідної підтримки для цивільного населення у зонах катастрофи. Метою дослідження є переглянути існуючу літературу з аналізу супутникових зображень для оцінки пошкоджень будівель, алгоритмів виявлення об’єктів і згорткові моделі для класифікації зображень руйнувань будинків; по-друге, розробити метод виявлення пошкоджень будівель на супутникових зображеннях за допомогою згоркових мереж, який включає алгоритм виявлення об’єктів та класифікатор; і по-третє, оцінити ефективність запропонованого методу на наборі даних супутникових зображень, що містять будівлі з різним ступенем пошкодження. Об’єктом дослідження є супутникові знімки та будинки на цих зображеннях. Предмет дослідження – різні моделі виявлення об’єктів та класифікації зображень.uk
dc.description.abstractotherThe thesis is completed on 97 sheets, it contains 4 appendices and a list of references to the used sources from 25 names. There are 27 figures in the work and 9 tables. The relevance of the topic is that damaged houses can serve as indicators of the general impact of natural or man-made disasters on the infrastructure. Analysis of satellite imagery provides insight into understanding the extent of damage and enabling a targeted response, ultimately contributing to the protection and necessary support for civilians in disaster areas. The aim of the study is to review the existing literature on satellite image analysis for building damage assessment, object detection algorithms and convolutional models for classification of building damage images; secondly, to develop a method for detecting building damage on satellite images using convolutional networks, which includes an object detection algorithm and a classifier; and third, to evaluate the effectiveness of the proposed method on a dataset of satellite images containing buildings with different degrees of damage. The object of research is satellite images and the houses on these images. Various models of object detection and image classification became the subject of research.uk
dc.format.extent97 с.uk
dc.identifier.citationБірук, С. В. Виявлення пошкоджених будівель на супутникових зображеннях : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бірук Сергій Володимирович. - Київ, 2023. - 97 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60105
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectвиявлення об’єктівuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectobject detectionuk
dc.titleВиявлення пошкоджених будівель на супутникових зображенняхuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Biruk_bakalavr.pdf
Розмір:
2.42 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи