Методи машинного навчання для розпізнавання нафтових плям за допомогою супутникових знімків

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2024

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

У світі, де довкілля все частіше потерпає від екологічних викликів, нафтові розливи є особливою проблемою. Вони залишають після себе тривалі наслідки на природі, завдають удару по економіці прибережних місць і створюють ризики для здоров’я рослин і тварин та людей. Тому виявлення нафтових плям якомога раніше й точний аналіз їх розташування та розмірів є актуальним й може суттєво допомогти у зменшенні їх негативного впливу. Для вирішення цієї задачі в дипломній роботі використовуються різні методи машинного навчання для визначення найбільш ефективної моделі, за допомогою якої можна буде швидко та ефективно виявляти нафтові плям у водному середовищі. У роботі було досліджено супутникові знімки, які були сформовані науковим колективом кафедри ММАД та її наукового спрямування.

Опис

Ключові слова

машинне навчання, CNN, U-Net, ResU-Net, Mini U-Net, SegNet, FCN, нафтові плями

Бібліографічний опис

Нагорський, М. Л. Методи машинного навчання для розпізнавання нафтових плям за допомогою супутникових знімків : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Нагорський Максим Леонідович. - Київ, 2024. - 77 с.

DOI