Перегляд за Автор "Holovina Nadiia V."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Розроблення моделі сегментації лісових пожеж на супутникових знімках із застосування нейромережевих технологій
    (Гельветика, 2024) Головіна Н. В.; Holovina Nadiia V.
    У статті розглянуто дослідження та розроблення моделі сегментації лісових пожеж на супутникових знімках із застосуванням нейромережевих технологій. Було зазначено, що лісові пожежі є великою проблемою в Україні, викликаючи сотні тисяч катастрофічних ситуацій щорічно. Для боротьби з цією проблемою важливо мати ефективні системи моніторингу та попередження лісових пожеж. Дослідження виконано з використанням знімків з відкритих джерел NASA Earth Observatory. Для обробки та аналізу супутникових зображень використано бібліотеки Python: Keras, TensorFlow, PyTorch. За допомогою методів моделювання спроєктовано архітектуру системи та показано варіанти використання. Для побудови діаграм використано безкоштовний веб-сервіс LucidChart. Для проведення дослідження використано такі методи: аналіз літературних джерел, збір та підготовка даних, розробка нейромережевої моделі, оцінка та впровадження моделі. У статті було наведено дослідження ДСНС України з проблемою лісових пожеж. Було виявлено критичні показники, які свідчать про необхідність розробки спеціальної системи підтримки прийняття рішень для зниження ризиків катастрофічних ситуацій. У статті розглядаються результати розробки архітектури нейронної мережі. Розглянуто процес обробки зображення, враховуючи ключові аспекти, що впливають на виявлення вогню. Для цього були використані такі методи: фільтрація шуму, сегментація зображення, виявлення країв, перетворення кольору, порогове значення, виявлення ключових точок. Було наведено та досліджено різні аспекти оцінки зображень: видалення шумів за допомогою різноманітних методів, сегментація зображення, трансформація кольору, виявлення країв, виділення ключових точок, орієнтація зображення. Детально описано роботу алгоритмів та наведено результати наочно. На результатах оцінки зображень побудовано алгоритм навчання згорткової нейронної мережі. Наведено базову функцію. Показано результати роботи алгоритму навченої згорткової мережі для виявлення лісових пожеж. На основі прогнозів цієї моделі на невидимому наборі тестових даних оцінена точність моделі становить 92 %, що підтверджує гіпотезу про те, що поєднання всіх функцій виявляється більш ефективним при виявленні всіх пожеж. Результати роботи алгоритму використано для побудови СППР для моніторингу та попередження лісових пожеж в Україні.