Методи штучного інтелекту для задач виявлення та класифікації військових об’єктів у даних аерофотознімання
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістрська дисертація: 128 с., 32 рис., 34 табл., 18 посилань, 1 додаток.
Об’єкт дослідження – методи автоматизованого розпізнавання та
класифікації об’єктів на зображеннях.
Предмет дослідження – моделі згорткових нейронних мереж для задач
розпізнавання й класифікації військових об’єктів на аерофотознімках.
Мета роботи – проаналізувати існуючі моделі згорткових нейронних
мереж, порівняти їхню ефективність та застосувати отриману інформацію для
розробки програми, що розпізнає та класифікує військові об’єкти на
аерофотознімках.
Актуальність цієї дисертаційної роботи зумовлена поширенням
застосування безпілотних літальних апаратів для виконання задач бойової
розвідки та високим практичним потенціалом застосування методів
автоматичного розпізнавання військових об’єктів на отриманих таким чином
даних. Це дозволить значно прискорити процес передачі інформації щодо
розташування та дій сил ворога, що в свою чергу підвищить ефективність
бойової роботи всіх родів військ.
У результаті виконання роботи було проаналізовано структурні
компоненти згорткових нейронних мереж та види моделей, що можуть бути
використані для розпізнавання й класифікації об’єктів. Навчено й
протестовано дві такі моделі та реалізовано програмне забезпечення для цієї
задачі.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, згорткові нейронні мережі, розпізнавання, класифікація, військова техніка, укріплення, аеророзвідка, бпла
Бібліографічний опис
Дмитерчук, В. О. Методи штучного інтелекту для задач виявлення та класифікації військових об’єктів у даних аерофотознімання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Дмитерчук Віталій Олександрович. – Київ, 2025. – 131 с.