Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової
системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних
та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів на основі машинного
навчання, що дозволяє системі набути властивості адаптивності до довільних
початкових умов формування цифрового зображення наземного об’єкту та
гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів
розпізнавання.
Об’єктом дослідження є процес машинного навчання автономної бортової
системи розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і
транспортних засобів. Предмет дослідження – категорійні функціональні моделі та методи
інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи
безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та
інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів
