Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці - Пригорко, М. Ю. (My University, 2021)
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.
Keywords: нейронна мережа; повітряний об’єкт; метод трансферного навчання; inception v3; densenet