Розпізнавання стратегічних технічних об'єктів за допомогою згорткових нейронних мереж

Дипломна робота: 119 с., 42 рис., 1 додаток, 43 джерел Мета роботи – використати апарат згорткових штучних нейронних мереж для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів. Об’єктом дослідження є методи та моделі розпізнавання об’єктів. Пpедметом досліджень є системи розпізнавання стратегічних технічних об’єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж. Актуальність даного методу випливає із стратегічної важливості швидкого та точного розпізнавання, обробки та аналізу візуальної інформації із камер дронів, наземної техніки та об’єктів та інших джерел. Така інформація може бути життєво важливою як у військовій, так і у цивільній сферах, наприклад для журналістики, своєчасного попередження мирних громадян про небезпеку та їх захисту. У даній роботі запропонована модель для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж, орієнтована на використання на БПЛА різних класів та за умов значно обмежених обчислювальних ресурсів.Thesis: 119 p., 42 fig., 1 appendice, 43 sources The purpose of this work is to use the apparatus of convolutional artificial neural networks for recognition of strategic technical objects. The object of research is methods and models of object recognition. The subject of research is recognition systems of strategic technical objects based on deep convolutional neural networks. The relevance of this method stems from the strategic importance of rapid and accurate recognition, processing and analysis of visual information from drone cameras, ground vehicles and objects and other sources. Such information can be vital in both the military and civilian areas, such as journalism, the timely warning of civilians of danger and their protection. In this thesis, a model for recognizing strategic technical objects based on deep convolutional neural networks is proposed, aimed at use on UAVs of various classes and under conditions of significantly limited computing resources