Методи машинного навчання для розпізнавання нафтових плям за допомогою супутникових знімків
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Нагорський, Максим Леонідович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить: 77 сторінок, 26 рисунків, 3 таблиці, 25 джерел. 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.