Система розпізнавання місця пожежі на основі супутникових даних методами машинного навчання
Дата
2022
Автори
Шпирук Євгенія Сергіївна
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
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.
Бібліографічний опис
Галузь знань та спеціальність
12 Інформаційні технології , 122 Комп’ютерні науки
Бібліографічний опис
Шпирук Є. С. Система розпізнавання місця пожежі на основі супутникових даних методами машинного навчання : випускна кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Шпирук Євгенія Сергіївна. - Київ, 2022. – 57 с.