Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002245, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Шинкарьов Олександр Олександрович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70549 popup.publisher Київ Description Дипломна робота містить: 104 с., 8 табл., 25 рис., 4 дод., 40 джерел. Актуальність теми полягає в тому, що Україна як держава потребує ефективних методів оцінки збитків та руйнацій інфраструктури внаслідок воєнних дій. Неможливість доступу до окупованих територій та високі витрати на перевірку пошкоджених будівель на підконтрольній території ускладнюють точну оцінку збитків. Використання методів машинного навчання дозволить автоматизувати процес, зменшивши витрати часу та ресурсів, і забезпечити швидку та точну оцінку руйнацій, що сприятиме ефективному плануванню відновлення інфраструктури. Метою дослідження є дослідити джерела класифікації супутникових зображень для оцінки пошкоджень інфраструктури, використання машинного навчання для цієї задачі та розробити алгоритм на основі машинного навчання, що сприятиме ефективній оцінці збитків від руйнувань інфраструктури, та оцінити його ефективність на наборі реальних даних. Об’єктом дослідження є супутникові знімки пошкоджень інфраструктури внаслідок ураганів та воєнних дій. Предмет дослідження – моделі машинного навчання для задачі класифікації зображень. popup.nrat_date 2025-01-29 Close