Застосування методів штучного інтелекту в задачі розпізнавання об'єктів на аерофотознімках

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Юрій Петрович
dc.contributor.authorВеличко, Сергій Вікторович
dc.date.accessioned2019-01-31T11:22:36Z
dc.date.available2019-01-31T11:22:36Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster thesis takes 110 pages, contains 48 illustrations and 15 tables, was used 26 sources during preparations. Topicality of subject: cartography – that where is combination of machine learning and cartography coming handy. Machine learning algorithms allows us to recognize any changes on terrain photo and put it to the map immediately. So, now we have a chance to solve such problem like irrelevant maps for good. Aim and goals of research: the goal of these research is to find an optimal way to educate neural network for object recognition. Achievements of research: the research provided author with valuable experience and concluded with optimal machine learning model trained. Methods of research: problems, which are represented in these research ware solved by using following methods: analyses, synthesis, survey, logical comparison, logical generalization. Scientific innovation: scientific innovation of current research lies in finding new approaches to convolutional neural network education. Application of results: results of current research might be applied in various aspects of human activity which are connected to cartography. Its might commit multiple monitoring tasks including, emergency maps generation, forest resource observation, crops observation etc.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 110 с., 48 рис., 15 табл., 26 джерел літератури. Актуальність теми: сучасні методи аерофотозйомки, і машинного нав- чання здатні раз і назавжди вирішити проблему застарілих карт, завдяки точ- ним знімкам і коректному розпізнаванню об'єктів на них з'являється можли- вість автоматизувати і значно прискорити процес складання карт, в тому числі екстрених і військових. Мета і задачі дослідження: метою даної роботи є дослідження технології сегментації супутникових знімків. Досягнуті результати: в ході виконання даної роботи було отримано не- оціненний досвід роботи з засобами машинного навчання Методи досліджень: для вирішення проблем в даній роботі використо- вувалися методи аналізу, синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення. Наукова новизна: наукова новизна даної роботи полягає в пошуку нових підходів до навчання згорткової нейронної мережі для досягнення найкращих результатів. Практичне значення отриманих результатів: отримані результати мо- жуть бути застосовані в низці областей так чи інакше пов'язаних з картогра- фією: екстрена картографія, контроль зелених насаджень, моніторинг стану полів і т.д.uk
dc.format.page113 с.uk
dc.identifier.citationВеличко, С. В. Застосування методів штучного інтелекту в задачі розпізнавання об'єктів на аерофотознімках : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Величко Сергій Вікторович. - Київ, 2018. - 113 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26150
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаерофотозйомкаuk
dc.subjectкартографіяuk
dc.subjectпанорамний знімокuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectU-netuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectaerial photographyuk
dc.subjectcartographyuk
dc.subjectpanoramic photouk
dc.subjectimage segmentationuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectU-netuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleЗастосування методів штучного інтелекту в задачі розпізнавання об'єктів на аерофотознімкахuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Velychko_magistr.pdf
Розмір:
4.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи