Система розпізнавання місця пожежі на основі супутникових даних методами машинного навчання
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Шпирук Євгенія Сергіївна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Шпирук, Є. С. (2022). Система розпізнавання місця пожежі на основі супутникових даних методами машинного навчання. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2813
[ДСТУ] Шпирук Є. С. Система розпізнавання місця пожежі на основі супутникових даних методами машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 57 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2813 (дата звернення: 17.07.2026).
В результаті виконання випускної кваліфікаційної роботи проаналізовано існуючі рішення класифікації даних дистанційного зондування Землі. Створено дві згорткові нейронні мережі (U-Net та LinkNet) для бінарної класифікації пожежі на основі космічних знімків з супутника Landsat-8 з використанням функцій активації Sigmoid та Softmax. Проведено порівняльний аналіз отриманих результатів. Мережа Linknet продемонструвала вищу точність класифікації (≈ 82%) з обома активаційними функціями Sigmoid та Softmax за менший час, ніж мережа U-Net (≈78%). Кращої точності класифікації вдалося досягти, використовуючи функцію активації Softmax. Результати даного дослідження можна в подальшому використовувати і вдосконалювати. Розроблені мережі можуть використовуватися для часткової автоматизації ручної праці під час проведення контролю пожежної безпеки.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.8 MB
Контрольна сума :
(MD5):7b32aab4236cda5a2edde3f41fb4a7cd
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International