Публікація:
Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2021

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Об’єкт дослідження – процес відеоспостереження за ЛО в оптичному та інфрачервоному діапазоні частот з використанням технологій трансферного на-вчання. Мета роботи – підвищення ефективності розпізнавання, порівняння та оцінка ефективності початкових нейронних мереж для заміни та навчання останнього шару для вирішення задач розпізнавання типа ЛО у відеопотоці. Методи дослідження – технології трансферного навчання, нейронні ме-режі. У роботі був проведений аналіз ефективності нейронних мереж для розпі-знавання літальних об’єктів в відеопотоці. Були побудовані та проаналізовані навчені моделі. Було досліджено та проаналізовано декілька навчених моделей нейронних мереж розпізнавання та детектування літальних об’єктів в відеопотоці, по-рівняно їх ефективність та їх доцільність використання у даній роботі. Розроб-лено програму, яка у реальному часі показує ймовірність знаходження в конкретному кадрі відеопотока літального об’єкту. Результати навчання моделі по-дані у вигляді графіків загальної точності та помилок. Результати роботи програми приведені у вигляді скріншотів з показаною ймовірністю віднесення літального об’єкту у кадрі до конкретного класу.

Опис

Ключові слова

нейронна мережа, повітряний об’єкт, метод трансферного навчання, inception v3, densenet

Бібліографічний опис

Пригорко М. Ю. Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / М. Ю. Пригорко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 44 с.

DOI