ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ (600,00 руб.)

Первый автор	Громов
Авторы	Ищук И.Н., Родионо В.В.
Страниц	3

ID	902861
Аннотация	Представлен метод классификации разновременных многоспектральных изображений поверхности земли с использованием сверточной нейронной сети глубокого обучения U- net. Изображения видимого и инфракрасного диапазона длин волн были получены с помощью многоспектральной оптико- электронной системы беспилотного летательного аппарата и использовались для построения ортофотопланов местности. На основе полученных данных производилось обучение нейронной сети для решения задач обнаружения техногенных объектов. Метод интеллектуального распознавания объектов дистанционного мониторинга, основанный на глубоком обучении и оценках теплофизических параметров, позволяет создавать фоноцелевую обстановку с использованием генетического алгоритма. Этот алгоритм решает коэффициентную обратную задачу теплопроводности и предоставляет оценки теплофизических параметров материалов. Для обучения модели введено 18 классов объектов, которые были изучены на основе разницы в тепловом контрасте между техногенными объектами и фоном ( антропогенным или природным ландшафтом) . Съемка земной поверхности проводилась 6 раз в течение суток с интервалом 4 ч. Эксперимент был проведен в летний период 4- 5 августа 2021 г. Было показано, что модель демонстрирует применимость с различной достоверностью, в процессе работы модели были обнаружены искомые классы объектов.

Громов, Ю.Ю. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ / Ю.Ю. Громов, И.Н. Ищук, В.В. Родионо // Автоматизация в промышленности .— 2024 .— №1 .— С. 26-28 .— URL: https://rucont.ru/efd/902861 (дата обращения: 10.03.2025)