Автоматизоване виявлення вибухових вирв та пошкоджень ґрунту як індикаторів можливої наявності мін
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 118 ст., 24 рис., 7 табл., 50 посилання, 1 додаток.
У роботі розглянуто проблему автоматизованого виявлення вибухових вирв і змін ґрунтового покриву як потенційних ознак мінної небезпеки на основі супутникових знімків. Об’єктом дослідження є процес виявлення слідів вибухів на місцевості, а предметом – застосування методів комп’ютерного зору та глибокого навчання, зокрема архітектури U-Net, для сегментації зображень з радарних (SAR) та оптичних каналів. Оглянуто існуючі підходи до сегментації супутникових знімків, проаналізовано особливості SAR та оптичних даних у задачах виявлення пошкоджень ґрунту. Розроблено підхід до формування навчального датасету на основі мультиспектральних каналів, включаючи канали NIR та SWIR2, з урахуванням індексів вегетації та змін структури поверхні. Реалізовано повний цикл обробки зображень: від попередньої обробки до навчання моделі глибокої сегментації. Отримано метрики якості сегментації, що демонструють задовільний рівень точності та повноти, з покращенням на окремих вибірках. Установлено, що ефективність моделі залежить від типу вхідних зображень та повноти навчальних даних. Запропоновано розширення датасету для покращення генералізації та стабільності результатів. Метою даної роботи є дослідження та розробка алгоритму автоматизованого виявлення вибухових вирв та пошкоджень ґрунту на основі супутникових знімків, що дозволяє з високою точністю ідентифікувати потенційно міновані території.
Опис
Ключові слова
глибокі нейронні мережі, оптичні знімки, радарні знімки, вибухові вирви, пошкодження ґрунту, комп’ютерний зір, розмітка зображень, deep neural networks, optical images, radar images, explosion craters, soil damage, computer vision, image annotation
Бібліографічний опис
Мальгінова, М. Р. Автоматизоване виявлення вибухових вирв та пошкоджень ґрунту як індикаторів можливої наявності мін : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мальгінова Марія Русланівна. – Київ, 2025. – 118 с.