• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Родионов, В. В. Применение технологий искусственного интеллекта в задачах обработки данных дистанционного мониторинга поверхности Земли / В. В. Родионов, И. Н. Ищук. - DOI 10.25728/avtprom.2024.01.06. - Текст : непосредственный // Автоматизация в промышленности : ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - 2024. - N 1. - С. 26-28. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1819-5962.
    (Шифр в БД У2949/2024/1)
    ГРНТИ УДК
    89.57528.7:004.8
    28.23

    Рубрики:
    Окружающая среда -- Дистанционные методы исследования
    Искусственный интеллект -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): глубокое обучение -- классификация -- сегментация -- дистанционный мониторинг -- нейронная сеть -- генетический алгоритм -- фоноцелевая обстановка -- оптико-электронные системы -- теплофизические параметры
    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.
    Доп. точки доступа:
    Ищук, Игорь Николаевич

    Экз-ры полностью У2949/2024/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ЧЗХР (1)
    Свободны: ЧЗХР (1)
    Заказаны экз-ры для отделов: ХРЦ

    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽