Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001637, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Моделі семантичної сегментації в задачі пошуку нафтових плям на основі геопросторових даних Автор Григоренко Євгеній Михайлович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69200 Видання Київ Опис Ця робота є актуальною через зростаючу потребу виявлення нафтових плям у водах для моніторингу морського середовища та прийняття заходів щодо їх ліквідації. Сучасні методи семантичної сегментації зображень, засновані на супутникових даних, дозволяють значно підвищити ефективність виявлення та контролю забруднень. У роботі використовуються дані звітів про спостереження за забрудненням моря (MPSR) для створення датасету та супутникові знімки для аналізу та експериментів. Робота складається з декількох етапів, включаючи огляд літератури, підготовку датасету, імплементацію моделей сегментації та оцінку їх продуктивності. Для реалізації та навчання моделей було використано бібліотеку PyTorch Lightning. Особлива увага приділена порівнянню різних архітектур моделей та функцій втрат для семантичної сегментації нафтових плям. У ході численних експериментів оцінено точність моделей за метриками Intersection over Union (IoU) та F1-Score (Dice Score). Результати показали, що використання таких архітектур моделей як UNet++ та DeepLabV3+, забезпечує високу точність виявлення нафтових плям. Дослідження також виявило оптимальні параметри навчання для цих моделей, що може бути використано для подальшого моніторингу забруднень морського середовища. Таким чином, результати даного дослідження дозволяють визначити ефективні моделі та параметри для семантичної сегментації нафтових плям у водах на основі супутникових зображень, що сприяє покращенню методів моніторингу та охорони довкілля. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити