• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Петрова, Евгения Анатольевна. Использование сверточных нейронных сетей для поиска гиперболических осей синфазности георадиолокационных сигналов / Е. А. Петрова, К. О. Соколов, Н. Д. Прудецкий, К. Э. Ведехин. - DOI 10.17513/snt.39495. - Текст : непосредственный // Современные наукоемкие технологии : журнал. - 2023. - N 1. - С. 32-36. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1812-7320.
    (Шифр в БД У3175/2023/1)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.85
    28.23.25004.93
    28.25004.032.26
    38621.396.96
    551.26
    РУБ ИИ
    04.01
    05.06
    07.99

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети -- Сверточные нейронные сети
    Машинное обучение
    Распознавание образов
    Георадиолокация

    Кл.слова (ненормированные): метод георадиолокации -- гиперболические оси синфазности -- оси дифракции -- глубокие нейронные сети -- сверточные нейронные сети
    Аннотация: На сегодняшний день весьма актуальными являются задачи, связанные с созданием программных алгоритмов для анализа и интерпретации данных георадиолокационных исследований. Подобные автоматизированные системы позволяют быстро и с минимальными затратами делать предположения о свойствах горных пород, строить разрезы и выделять геологические слои с высокой степенью достоверности. Современные программные системы с использованием методов машинного обучения успешно решают задачи классификации и обнаружения объектов на изображениях. В статье приведены результаты исследования возможности применения моделей сверточной нейронной сети для поиска образов гиперболических осей синфазности на изображениях георадиолокационных радарограмм. Обучение моделей проводилось на примере данных георадиолокационных зондирований массива многолетнемерзлых горных пород. Для повышения эффективности обучения нейронной сети к набору данных были применены некоторые методы, предоставляемые библиотекой Albumentations пакета PyTorch: повышение контрастности и яркости, размытие и т.п. Использование данных методов позволило также обойтись сравнительно малым объемом данных для обучения. Итоги тестирования обученной модели по поиску осей синфазностей сигналов показали точность обнаружения 50 % по метрике mAP с пороговым значением IoU, равным 0,5. Результаты данного исследования будут использованы авторами в программном приложении, созданном для исследований электрофизических свойств горных пород.
    Доп. точки доступа:
    Соколов, Кирилл Олегович
    Прудецкий, Николай Дмитриевич
    Ведехин, К.Э.

    Экз-ры полностью У3175/2023/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽