Публікація: Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці
dc.contributor.author | Пригорко, М. Ю. | |
dc.date.accessioned | 2023-02-01T21:06:02Z | |
dc.date.available | 2023-02-01T21:06:02Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.identifier.citation | 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. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/21663 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.subject | нейронна мережа | |
dc.subject | повітряний об’єкт | |
dc.subject | метод трансферного навчання | |
dc.subject | inception v3 | |
dc.subject | densenet | |
dc.title | Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці | |
dc.type | Other | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2021_M_PM_Prigorko_MYu.pdf
- Розмір:
- 1.82 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.64 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: