Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардування за супутниковими даними

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКуссуль, Наталія Миколаївна
dc.contributor.authorПоприго, Ярослав Леонідович
dc.date.accessioned2023-01-31T10:28:19Z
dc.date.available2023-01-31T10:28:19Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe master's thesis contains 109 pages, 20 illustrations, and 181 references. Nowadays the task of recognizing explosions from bombings is becoming more and more acute. After the full-scale military aggression of the Russian Federation, many funds are trying to assess the damage that was caused to infrastructure objects, civilian buildings, etc. A neural network model for recognizing bombardment eruptions based on satellite data will enable a comprehensive and comprehensive assessment of the scale of destruction, which can later be used to estimate damages. To achieve the goal, was used the following: U-Net neural network model; Google Collaboratory; Libraries pytorch, torchvision, matplotlib, Pillow, imutils, scikit-learn, tqdm, gdal, numpy.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація містить 109 сторінок, 20 ілюстрацію, і 181 джерел літератури. Наразі задача розпізнавання вирв від бомбардувань стає все гострішою. Після повномасштабної військової агресії російської федерації, чимало фондів намагаються оцінити збитки, які були нанесені об’єктам інфраструктури, цивільним будівлям, тощо. Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардувань за супутниковими даними дасть змогу комплексно та всеціло оцінити масштаб руйнувань, який в подальшому може бути використаний для підрахунку збитків. Для досягнення мети було використано: нейромережеву модель U-Net ; Google Collaboratory; бібліотеки pytorch, torchvision, matplotlib, Pillow, imutils, scikit-learn, tqdm, gdal, numpy.uk
dc.format.page110 с.uk
dc.identifier.citationПоприго, Я. Л. Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардування за супутниковими даними : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Поприго Ярослав Леонідович. – Київ, 2022. – 110 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52222
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейромережева модельuk
dc.subjectneural network modeluk
dc.subjectмашинне навчаннuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectu-netuk
dc.subjectu-netuk
dc.subjectresnet-34uk
dc.subjectresnet-34uk
dc.subjectсупутникові знімкиuk
dc.subjectsatellite imagesuk
dc.subjectsentinel-2uk
dc.subjectsentinel-2uk
dc.subjectфункція втратuk
dc.subjectloss functionuk
dc.subjectдатасетuk
dc.subjectdatasetuk
dc.subjectвирви від бомбардуваньuk
dc.subjectescapes from bombinguk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleНейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардування за супутниковими данимиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи