(НУК, 2024) Вишневський Віктор Володимирович; Vyshnevskyi Viktor; Дьяконов О. С.
У дипломній роботі проведено аналіз джерел супутникових даних. Представлено підхід до моніторингу портового трафіку, який інтегрує супутникові знімки, дані автоматичної ідентифікаційної системи (АІС) та сучасні алгоритми машинного навчання. Розглянуто процес навчання нейронної мережі YOLOv8 для ідентифікації суден на супутникових зображеннях та можливість створення навчального датасету на базі даних АІС. Запропоновано два програмних рішення для моніторингу портового трафіку, що мають потенціал для спостереження за судноплавством.