Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0221U106729, 0121U113956 , Науково-дослідна робота Назва роботи Обробка багатоканальних даних дистанційного зондування на основі машинного навчання Назва етапу роботи Керівник роботи Усс Михайло Леонтійович, к.т.н. Дата реєстрації 18-12-2021 Організація виконавець Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут" Опис етапу Звіт про НДР: 72 с., 27 рис., 11 табл., 123 джерел. Об’єкт досліджень – багатоканальні зображення, що формуються й обробляються системами дистанційного зондування. Мета досліджень – розробка методів на основі машинного навчання для ефективної автоматичної та напівавтоматичної обробки багатоканальних даних дистанційного зондування. У звіті представлено результати розробки методів пошуку подібних блоків (фрагментів) для компонентних зображень багатоканальних даних дистанційного зондування з використанням комбінованих метрик подібності, оптимізованих на основі машинного навчання. Аналіз проведено для компонентних зображень видимого, інфрачервоного та радіо діапазонів, а також цифрових карт рельєфу. Доведено, що комбінування дозволяє помітно покращити надійність пошуку та наступного суміщення. Також розроблено методику та засіб прогнозування ефективності фільтрації для радіолокаційних зображень, що спотворені просторово-коредьованим спеклом. Прогнозування базується на навчанні нейромережі, входами якої виступають десятки статистичних параметрів, що швидко розраховуються для кожного конкретного зображення. Це дозволяє прийняте обґрунтоване рішення про оптимальні параметри фільтру. БАГАТОКАНАЛЬНІ ЗОБРАЖЕННЯ, МІРИ ПОДІБНОСТІ, СУМІЩЕННЯ, ЕФЕКТИВНІСТЬ ФІЛЬТРАЦІЇ, КЛАСИФІКАЦІЯ, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, НАВЧАННЯ, ТЕСТУВАННЯ, ШВІДКОДІЯ Опис продукції Автори роботи Абрамов Сергій Клавдійович Васильєва Ірина Карлівна Лукін Володимир Васильович Проскура Галина Анатоліївна Рубель Андрій Сергійович Хуторненко Сергій Володимирович Чернова Галина Анатолієвна Додано в НРАТ 2021-12-18 Закрити