Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0219U004625, 0119U000493 , Науково-дослідна робота Назва роботи Системний аналіз аномалій на зображеннях та його застосування до аналізу даних дистанційного зондування сільськогосподарських угідь Назва етапу роботи Керівник роботи Скорюкова Яніна Германівна, Дата реєстрації 16-09-2019 Організація виконавець Вінницький національний технічний університет Опис етапу Проведено огляд відомих підходів до розв'язання задачі пошуку таких аномалій та запропоновано які саме інформаційні технології варто використовувати на етапах передоброблення, машинного глибинного навчання та які типові проблеми слід усувати під час цього, з урахуванням специфіки предметної області. Виділено основні критерії, які варто враховувати для розв'язання поставленої задачі: тривалість обчислення, точність (мінімальна похибка) навчання моделі, наближеність середньої площі кластерів до заданої, за умови виконання ряду обмежень. Запропоновано вираз інтегрального критерію для урахування цих критеріїв та підходи щодо вибору їх ваг. Розроблено алгоритм застосування запропонованих підходів та приймів щодо застосування відомих методів машинного глибинного навчання та кластеризації. Наведено реальний приклад застосування цього алгоритму та продемонстровано його ефективність для випадків, коли найвагомішим (з вагою 0,5) критерієм є тривалість обчислень і коли - наближеність середньої площі кластерів до заданої. Запропонований комплекс підходів та прийомів для системного аналізу розмірів фрагменту зображень аерофотозйомки сільськогосподарських угідь дозволить підвищити точність та швидкість пошуку аномалій у них методами машинного глибинного навчання та, в цілому, дозволить більш ефективно та вчасно виявляти різні захворювання рослин, бур'яни, шкідників тощо. Опис продукції Запропоновано інформаційну технологію системного аналізу системного аналізу та обчислення оптимального за багатьма критеріями розміру найменшого фрагмента зображень аерофотозйомки сільськогосподарських угідь для пошуку аномалій у них методами машинного глибинного навчання. Розроблено комп'ютерну програму, яка автоматизує розрахунки за запропонованою технологією Автори роботи Довгополюк Сергій Олександрович Дратований Михайло Володимирович Мокін Віталій Борисович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити