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.

ГРНТИ	УДК
89.57	528.7:004.8
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


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -944179-706032)

Шифр в сводном ЭК: 73079e08e8738a93a7261d6b4f375410

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽