Search academic texts

Registration Number

0420U100441, Candidate dissertation

Title

Models and methods of information technology for autonomous video monitoring of terrain by an unmanned aerial vehicle.

Author

Korobov Artem Hennadiiovych,

popup.head Moskalenko Viacheslav Vasylovych
popup.opponent Tomashevskyi Valentyn Mykolaiovych
popup.opponent Tymochko Oleksandr Ivanovych

Status

Кандидат технічних наук, 05.13.06, Інформаційні технології

Date

26-02-2020

Description

Об’єкт дослідження ‒ процес автономного відеомоніторингу місцевості БПЛА за умов ресурсних та інформаційних обмежень; мета дослідження ‒ підвищення функціональної ефективності бортової системи БПЛА, що здійснює в автономному режимі локальну навігацію і локалізацію об’єктів інтересу на місцевості за умов неповної визначеності та ресурсних обмежень шляхом створення інформаційної технології машинного навчання; методи дослідження ‒ методи згорткових нейронних мереж, методи розрідженого кодування, методи теорії кодування та оптимізації; методи інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології та технології нейронних мереж прямого поширення; результати ‒ моделі та методи інформаційної технології автономного відеомоніторингу місцевості безпілотним літальним апаратом; новизна ‒ уперше розроблено метод синтезу інформаційно-екстремальних класифікаційних вирішувальних правил автономної бортової системи БПЛА, який на відміну від відомих базується на двійковому кодуванні ознакового опису ансамблем дерев рішень із побудовою в радіальному базисі двійкового простору ознак оптимальних в інформаційному розумінні замкнених роздільних гіперповерхонь, що дозволяє підвищити оперативність функціонування та забезпечити достовірність розпізнавання спостережень за умов обмеженого обсягу розміченої вибірки; удосконалено метод машинного навчання екстрактора ознакового опису середовища шляхом застосування принципів конкурентного навчання, розрідженого кодування, переносу знань та метаевристичної оптимізації, що дозволяє сформувати оптимальний в інформаційному і вартісному сенсі ознаковий опис відеоспостережень для класифікаційного й регресійного аналізу за умов обмеженого обсягу розмічених навчальних даних та обчислювальних ресурсів; набули подальшого розвитку моделі обчислень екстрактора ознакового опису середовища шляхом застосування архітектури згорткових мереж, розрідженого кодування та з урахуванням як локальної, так і контекстної інформації, що дозволяє підвищити функціональну ефективність розпізнавання малорозмірних об’єктів інтересу або перешкод за умов ресурсних та інформаційних обмежень; ступінь упровадження ‒ впроваджено у науково-дослідному центрі ракетних військ і артилерії, Сумському державному університеті; галузь ‒ інтелектуальні інформаційні технології