За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Виявлення морського сміття за допомогою комерційних супутникових зображень і глибокого навчання

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2022

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Метою кваліфікаційної роботи є створення глибинної нейронної мережі для аналізу зображень з комерційних супутникових знімків. В ході виконання кваліфікаційної роботи було виконане наступне: - обґрунтовано актуальність обраної теми, оглянуто наукові публікації, які стосуються теми кваліфікаційної роботи та існуючі рішення на ринку; - розглянуто та проаналізовано технології нейронних мереж та глибинного навчання; - розглянуто існуючі рішення з розпізнавання об’єктів, бібліотеки та фреймворки, що були використані під час дослідження; - описано технології розробки та інструментальні засоби, що використовувалися для створення глибинної нейронної мережі; - зібрано набір даних для навчання глибинної нейронної мережі; створено кросплатформенну утиліту для аналізу фотографій користувача навченою моделью на наявність на ній морського сміття

Опис

Ключові слова

нейронна мережа, convnet, супутникові знімки, морське сміття, marine debris, мікропластик

Бібліографічний опис

Личман М. С. Виявлення морського сміття за допомогою комерційних супутникових зображень і глибокого навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / М. С. Личман ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 64 с.

DOI