Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85762
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Інформаційна технологія розпізнавання об’єктів. Машинне навчання бортової системи розпізнавання наземних об’єктів
Other Titles Information technology of object recognition. On-board ground object recognition machine learning
Authors Савченко, Т.Р.
ORCID
Keywords машинне навчання
машинное обучение
machine learning
інформаційна технологія
бортова система розпізнавання
геоінформаційна система
Type Bachelous Paper
Date of Issue 2021
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85762
Publisher Сумський державний університет
License Copyright not evaluated
Citation Савченко, Т.Р. Інформаційна технологія розпізнавання об’єктів. Машинне навчання бортової системи розпізнавання наземних об’єктів [Текст]: робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра; спец.: 122 - комп`ютерні науки (інформатика) / Т.Р. Савченко; наук. кер. А.С. Довбиш. - Суми: СумДУ, 2021. - 67 с.
Abstract 1) У результаті виконання бакалаврської роботи було реалізовано бортову систему розпізнавання наземних об’єктів, з використання інформаційно-екстремального машинного навчання. У рамках обраної технології була виконана оптимізація системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання, що дозволило отримати оптимальні геометричні параметри контейнерів класів розпізнавання. 2) За отриманими, в процесі машинного навчання, оптимальними геометричними параметрами контейнерів класів розпізнавання було побудовано вирішальні правила, які продемонстрували високу достовірність і оперативність при прийнятті класифікаційних рішень. 3) Була видвинута і експериментально підтверджена гіпотеза про обрання базового класу за дисперсією. Цей підхід дозволив, з мінімальними витратами часу, підвищити функціональну ефективність системи розпізнавання. 4) Для перевірки працездатності бортової системи розпізнавання було змодельовано місцевість, яка наближається до реальних умов роботи безпілотника. Таким чином, вдалося перевірити результат класифікації об’єктів, у рамках динамічного випробування. 5) У подальшому необхідно забезпечити інваріантність вирішальних правил до довільного положення наземного об’єкту у кадрі зони інтересу. Для цього, наприклад, можна удосконалити метод формування вхідної навчальної матриці шляхом оброблення кадрів цифрового зображення регіону в полярній системі координат. 6) Результати роботи впроваджено в Науково-дослідному центрі ракетних військ і артилерії Збройних сил України. Оформлено свідоцтво на авторський твір.
Appears in Collections: Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ)

Views

China China
1
France France
224321
Germany Germany
-1636325888
Ireland Ireland
-772515615
Japan Japan
1
Lithuania Lithuania
1200502138
Norway Norway
1
Poland Poland
417198
Russia Russia
-818131563
Singapore Singapore
-1654086253
Sweden Sweden
1
Ukraine Ukraine
608148444
United Kingdom United Kingdom
494691280
United States United States
-1654086255
Unknown Country Unknown Country
1

Downloads

Belgium Belgium
1
Canada Canada
-1987943449
Finland Finland
1
France France
-1893963014
Germany Germany
385190134
Ireland Ireland
62757
Lithuania Lithuania
1
Norway Norway
1
Poland Poland
417199
Russia Russia
-1893963019
Singapore Singapore
1
Sweden Sweden
1
Switzerland Switzerland
88314990
Ukraine Ukraine
608148447
United Kingdom United Kingdom
55494071
United States United States
608148443
Unknown Country Unknown Country
22673174

Files

File Size Format Downloads
Savchenko_bac_rob.pdf 3.18 MB Adobe PDF 287547035

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.