Зазначено, що для здійснення ефективного управління містом необхідне своєчасне отримання даних, що забезпечується веденням відповідного моніторингу. Найбільш важливим при веденні моніторингу є виявлення змін міського середовища й аналіз причин їх виникнення. Увагу приділено підвищенню ефективності системи підтримки прийняття рішень для розпізнавання будівель на космічних та аерофотознімках із використанням методів сегментації та виявлення змін на різночасних цифрових знімках. Удосконалено модель згорткової нейронної мережі для сегментації об'єктів на цифрових знімках, яка дозволяє забезпечити більшу точність сегментації визначених об'єктів на знімках. Розвинуто метод формалізації знань щодо семантичної сегментації будівель на космічних та аерофотознімках, який дозволяє підвищити якість і зменшити час навчання нечіткої згорткової нейромережевої моделі. 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.

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Пустоваров Володимир Володимирович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"