Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень на основі згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorШелепало, Данило Олегович
dc.date.accessioned2025-02-27T09:34:13Z
dc.date.available2025-02-27T09:34:13Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 108 с., 20 рис., 31 табл., 15 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – гіперспектральні зображення та їх характеристики, які використовуються для класифікації у задачах дистанційного зондування, медицини, екології, сільського господарства та інших галузях. Предмет дослідження – методи та алгоритми класифікації гіперспектральних зображень, що базуються на згорткових нейронних мережах (CNN), а також їх параметри, архітектури та вплив різних підходів до обробки даних на якість класифікації. Мета роботи – розробка та впровадження інтелектуальної системи класифікації гіперспектральних зображень на основі згорткових нейронних мереж (CNN) для підвищення точності, швидкості та надійності класифікації в задачах аналізу багатовимірних даних. Результатом роботи є розроблена інтелектуальна системи обробки гіперспектральних зображень, яка використовує локальні патчі пікселів і вагові коефіцієнти для врахування локальних контекстів.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 108 p., 20 figures, 31 tables, 15 references, appendix. The object of the study is hyperspectral images and their characteristics, which are used for classification in remote sensing, medicine, ecology, agriculture, and other fields. The subject of research is methods and algorithms for hyperspectral image classification based on Convolutional Neural Networks (CNN), as well as their parameters, architectures, and the impact of different data processing approaches on the quality of classification. The purpose of the work is to develop and implement an intelligent system for hyperspectral image classification based on Convolutional Neural Networks (CNN) to enhance the accuracy, speed, and reliability of classification in multidimensional data analysis tasks. The result of the work is a developed intelligent system for processing hyperspectral images, which utilizes local pixel patches and weighted coefficients to account for local contexts.
dc.format.extent108 с.
dc.identifier.citationШелепало, Д. О. Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень на основі згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шелепало Данило Олегович. - Київ, 2024. - 108 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72719
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгіперспектральні зображення
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкласифікація зображення
dc.subjectінтелектуальні системи
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectвагове згасання пікселів
dc.subjecthyperspectral images
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectimage classification
dc.subjectintelligent systems
dc.subjectdeep learning
dc.subjectweighted pixel attenuation
dc.subject.udc004.8::004.932.2:543.429.9(043.3)
dc.titleІнтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень на основі згорткових нейронних мереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shelepalo_magistr.pdf
Розмір:
2.48 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 (ШІ)
Магістерські роботи