Метод виявлення забруднень навколишнього середовища на основі супутникових зображень
| dc.contributor.author | Морський, Олександр Олексійович | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-11T15:15:45Z | |
| dc.date.available | 2023-12-11T15:15:45Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота магістра рисвячена розробці методу виявлення забруднень навколишнього середовища на основі супутникових зображень, особливістю якого є розробка та налаштування нейронної мережі для точної ідентифікації та класифікації різних видів стихійних сміттєзвалищ, незалежно від їх походження. Використання глибокого навчання, такого як нейронні мережі, дозволяє автоматично виділити особливості сміттєзвалищ на зображеннях і встановити їх присутність або відсутність. Класифікація різних типів відходів, яка включає в себе ідентифікацію різних типів відходів на супутникових знімках, що показують наявність сміттєзвалищ. Особливістю дослідження є розробка та налаштування нейронної мережі на ідентифікацію та класифікацію стихійних сміттєзвалищ різної природи походження. | |
| dc.identifier.citation | Морський О. О. Метод виявлення забруднень навколишнього середовища на основі супутникових зображень : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп'ютерні науки / О. О. Морський ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2023. – 102 с. | |
| dc.identifier.uri | https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/14835 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Хмельницький національний університет | |
| dc.subject | 122 Комп’ютерні науки | |
| dc.subject | нейронна мережа | |
| dc.subject | згорткова нейронна мережа | |
| dc.subject | архітектура нейронної мережі | |
| dc.subject | інформаційна система | |
| dc.title | Метод виявлення забруднень навколишнього середовища на основі супутникових зображень | |
| dc.type | Магістерські роботи |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- КРМ Морський О.О.pdf
- Розмір:
- 4.11 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 4.26 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: