Для здійснення ефективного управління містом необхідно своєчасне отримання даних, що забезпечується веденням відповідного моніторингу. Найбільш важливим при веденні моніторингу є виявлення змін міського середовища і аналіз причин їх виникнення. Метою дослідження є підвищення ефективності системи підтримки прийняття рішень для розпізнавання будівель на космічних та аерофотознімках з використанням методів сегментації та виявлення змін на різночасних цифрових знімках.В роботі удосконалено модель згорткової нейронної мережі для сегментації об'єктів на цифрових знімках, яка дозволяє забезпечити більшу точність сегментації визначених об'єктів на знімках. Також дістав подальший розвиток метод формалізації знань щодо семантичної сегментації будівель на космічних та аерофотознімках, який дозволяє підвищити якість та зменшити час навчання нечіткої згорткової нейромережевої моделі. В дисертації побудовано інформаційну технологію розробки системи підтримки прийняття рішень для розпізнавання будівель на знімках при автоматизованому моніторингу міського середовища, яка дозволяє забезпечити уніфікацію та стандартизацію процесу розробки систем відповідного класу.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат