Метод багатокласової ідентифікації надводних об'єктів з використанням глибокого навчання на основі даних БПЛА-моніторингу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorФабинюк, Євгеній Васильович
dc.date.accessioned2025-06-25T12:49:38Z
dc.date.available2025-06-25T12:49:38Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ кваліфікаційній роботі вирішено актуальну задачу підвищення точності багатокласової ідентифікації ідентифікації надводних об'єктів з використанням глибокого навчання на основі даних БПЛА-моніторингу. Запропоновано метод ідентифікації надводних об'єктів, який включає попередню обробку зображень, сегментацію регіонів інтересу, аналіз виділених областей за допомогою згорткової нейронної мережі та верифікацію результатів ідентифікації. Розроблено архітектуру нейронної мережі на базі моделі YOLO, оптимізовану для роботи з даними аерофотозйомки.
dc.identifier.citationФабинюк Є. В. Метод багатокласової ідентифікації надводних об'єктів з використанням глибокого навчання на основі даних БПЛА-моніторингу : кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Є. В. Фабинюк ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2025. – 77 с.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/18803
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subject122 Комп’ютерні науки
dc.subjectбагатокласова ідентифікація
dc.subjectнадводні об'єкти
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectБПЛА-моніторинг
dc.subjectкомп'ютерний зір
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectYOLO
dc.titleМетод багатокласової ідентифікації надводних об'єктів з використанням глибокого навчання на основі даних БПЛА-моніторингу
dc.typeБакалаврські роботи
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
КН_Фабинюк Євгеній Васильович.pdf
Розмір:
3.94 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ФІТ/(Б)