Методи машинного навчання для розпiзнавання нафтових плям за допомогою супутникових знiмкiв

dc.contributor.authorНагорський, М. Л.
dc.contributor.authorЯйлимова, Г. О.
dc.date.accessioned2024-10-18T13:49:26Z
dc.date.available2024-10-18T13:49:26Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСтаття присвячена аналізу та обробці супутникових одноканальних знімків для виявлення нафтових розливів. Метою роботи є розробка та порівняння ефективності різних нейронних моделей у задачі сегментації зображень. Для досягнення поставленої мети було виконано попередню обробку даних. Важливою частиною дослідження стало навчання моделей на одній географічній області та їх подальше застосування у іншій, що дозволило оцінити універсальність моделей.
dc.format.pagerangeС. 345-348
dc.identifier.citationНагорський, М. Л. Методи машинного навчання для розпiзнавання нафтових плям за допомогою супутникових знiмкiв / М. Л. Нагорський, Г. О. Яйлимова // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−17 травня 2024 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2024. – С. 345-348.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69998
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceТеоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених (13−17 травня 2024 р., м. Київ, Україна)
dc.subjectсупутники
dc.subjectSAR
dc.subjectнафтові плями
dc.subjectSegNet
dc.subjectFCN
dc.subjectU-Net
dc.subject.udc004.8:336.76
dc.titleМетоди машинного навчання для розпiзнавання нафтових плям за допомогою супутникових знiмкiв
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Pp-345-348.pdf
Розмір:
4.59 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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: