Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009204, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title POST PROCESSING OF PREDICTIONS TO IMPROVE THE QUALITY OF RECOGNITION OF WATER SURFACE OBJECTS popup.author Смолій В. М.Смолій Н. В.Мокрієв М.В.Smolij V. M.Smolij N. V.Mokriiev M. V. popup.publication 26-12-2024 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/316207 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність роботи обумовлена масштабним поширенням технологій штучного інтелекту на процес виявлення і детекції об’єктів на поверхні водойм за допомогою БПЛА. Сучасні потреби в моніторингу водойм, особливо в контексті екологічного нагляду, охорони та управління ресурсами, вимагають точних і надійних рішень. Ця робота демонструє методи покращення роботи нейронних мереж і пропонує підходи до обробки передбачень НМ, навіть якщо вони натреновані на нерелевантних даних, що підвищує універсальність і ефективність технології. Мета роботи – вирішення проблеми помилкового розпізнавання об’єктів на поверхні водойм, що обумовлено зменшенням порогу точності для нейронної мережі. Це забезпечує точнішу і надійнішу детекцію, зменшуючи кількість хибнопозитивних передбачень і підвищуючи ефективність системи загалом. Метод. Запропоновано додавання етапу постобробки передбачень НМ, який базується на алгоритмі, схожому на вже впроваджений в НМ алгоритм фільтрації. Цей алгоритм пригнічує повторне виявлення об’єкта мережею та спирається на площі перетину виявлених прямокутників. Він використовує порогове значення 0.8 для двох точок прямокутника, що дозволяє ефективно знижувати кількість повторних передбачень та покращувати точність. Результати. В результаті впровадження запропонованого алгоритму і створеного на його основі скрипта було досягнуто результат, при якому угруповання з кількох передбачень поєднуються та фільтруються. Отримані дані зберігаються в базі даних як знайдені та детектовані об’єкти. Запропонований алгоритм постобробки ефективно усуває надлишкові передбачення, при цьому зберігаючи точність прогнозу. Це забезпечує надійність системи і підвищує її продуктивність в реальних умовах. Висновки. Детектовані зображення об’єктів на поверхні водойм зберігаються в базі даних у вигляді записів з унікальними ідентифікаторами файлових імен. Завдяки запропонованому алгоритму постобробки зображень формуються журнали для відпрацьованої місії з використанням тестових зображень, що забезпечує виключення можливості дублювання інформації. Це підвищує ефективність та надійність системи моніторингу, забезпечуючи точну і своєчасну детекцію об’єктів на поверхні водойм. popup.nrat_date 2026-02-15 Close