Використання методів штучного інтелекту для задач розпізнавання військових об'єктів на аерофотознімках

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Олександр Юрійович
dc.contributor.authorДмитерчук, Віталій Олександрович
dc.date.accessioned2024-10-08T09:51:50Z
dc.date.available2024-10-08T09:51:50Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionКомплексна робота - https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69923
dc.description.abstractДипломна робота: 97 с., 30 рис., 6 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 дипломної 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. В 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.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 97 p., 30 figures, 6 tables, 18 references, 1 appendix. The object of the study is methods of automated recognition and classification of objects in images. The subject of research is models of convolutional neural networks for the recognition and classification of military objects on aerial photographs. The purpose of the work is to analyze the existing models of convolutional neural networks, compare their effectiveness and obtain the information obtained for the development of programs that recognize and classify military objects on aerial photographs. The relevance of this thesis is due to the expansion of the use of unmanned aerial vehicles for the performance of combat reconnaissance tasks and the high practical potential of applying the methods of automatic recognition of military objects to the data obtained in this way. This will significantly speed up the process of transmitting information about the location and actions of the enemy's forces, which in its version will increase the effectiveness of the combat work of all types of troops. As a result of the work, the structural components of convolutional neural networks were analyzed and models that can be used for object recognition and classification are visible. Two such models were trained and tested, and software for this task was implemented.
dc.format.extent97 с.
dc.identifier.citationДмитерчук, В. О. Використання методів штучного інтелекту для задач розпізнавання військових об'єктів на аерофотознімках : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Дмитерчук Віталій Олександрович. – Київ, 2024. – 97 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69658
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectрозпізнавання
dc.subjectкласифікація
dc.subjectвійськова техніка
dc.subjectукріплення
dc.subjectаеророзвідка
dc.subjectбпла
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectmachine learning
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectrecognition
dc.subjectclassification
dc.subjectmilitary technology
dc.subjectfortification
dc.subjectaerial reconnaissance
dc.subjectuav
dc.titleВикористання методів штучного інтелекту для задач розпізнавання військових об'єктів на аерофотознімках
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dmyterchuk_bakalavr.pdf
Розмір:
4.53 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

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи