Кузьменко, Ігор МиколайовичПархомчук, Дмитро Юрійович2025-01-082025-01-082024Пархомчук, Д. Ю. Методи штучного інтелекту для виявлення пожеж на супутникових знімках : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Пархомчук Дмитро Юрійович. – Київ, 2024. – 97 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71704Програма для виявлення пожеж на супутниковими знімках є розробкою, яка використовує сучасні технології штучного інтелекту для автоматичного аналізу зображень із супутників з метою виявлення пожеж на ранніх стадіях. Основна мета програми — забезпечити ефективне та своєчасне виявлення загроз, що дозволить мінімізувати екологічні та економічні збитки, а також покращити швидкість реагування відповідних служб. Програма обробляє супутникові знімки, нормалізує їх та здійснює автоматичне розпізнавання пожежі за допомогою нейронних моделей, таких як згорткові нейронні мережі CNN, Inception Network і MobileNet. Вона візуалізує результати аналізу з точними даними про ймовірність пожежі, які можна використовувати для прийняття рішень. Цей інструмент є незамінним для моніторингу великих територій, забезпечуючи надійний аналіз навіть за складних погодних умов або обмежених ресурсів.Дипломна робота виконана на 97 сторінках, містить 14 ілюстрацій, 22 таблиці, 1 додаток, 35 джерел у переліку посилань. Мета роботи – розробка програмного продукту для виявлення пожеж на супутникових знімках із використанням методів штучного інтелекту. Методи та засоби: супутникові знімки високої роздільної здатності, мова програмування Python, бібліотеки TensorFlow та Keras для побудови та навчання згорткових нейронних мереж, методи передобробки даних із використанням PIL та NumPy, бібліотека для побудови звітів Matplotlib, фреймворк Flask для створення веб-інтерфейсу, інструменти для обробки та нормалізації зображень, супутникові платформи Copernicus і Landsat для отримання даних. Результат – програмний продукт, який автоматично аналізує супутникові знімки, ідентифікує пожежі.97 с.ukвиявлення пожежсупутникові знімкиштучний інтелектглибоке навчаннянейронні мережімоніторингточністьаналіз зображеньfire detectionsatellite imagesartificial intelligencedeep learningneural networksmonitoringaccuracyimage analysisMaster Thesis