name: МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СВЕРХВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ
keyword_list: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, КЛАССИФИКАЦИЯ, СЕГМЕНТАЦИЯ, ДЕТЕКТИРОВАНИЕ, РАСТИТЕЛЬНОСТЬ, ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ
abstract: Цель работы – разработка методов машинного обучения при обработке изображений сверхвысокого пространственного разрешения в условиях малых выборок по искусственно увеличенным данным. Актуальность вызвана необходимостью повышения точности классификации изображений.Объект исследования – сверточные нейронные сети (СНС). Методы исследования: методы искусственного увеличения объема обучающей выборки, машинного обучения, статистического анализа.Разработаны: новая архитектура СНС, новая методика автоматического формирования контрольной выборки, модифицированный алгоритм сегментации объектов на изображениях. Теоретическая значимость: применительно к проблематике диссертации результативно использован комплекс существующих методов и алгоритмов, основанных на методах машинного обучения. Практическая ценность: все результаты реализованы программно, встроены в курс практических занятий по дисциплине «Интеллектуальные технологии и представление знаний».
chairman_dissertation_council.surname: Цибульский Г. М.
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Румянцев М. В.
organization_supervisor.position: Врио ректора
organization_supervisor.degree: Кандидат философских наук
rubrics.code: 20.53.19
rubrics.name: Средства обработки и поиска информации
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
oecds.code: 01.02.00
oecds.name: Computer and information sciences
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Маглинец Ю.А.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Романов А.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Евстратова Л.Г.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГАОУ ВО "Сибирский федеральный университет", Сибирский федеральный университет, СФУ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский федеральный университет"
protection_organization.ogrn: 1022402137460
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ФГАОУ ВО "Сибирский федеральный университет", Сибирский федеральный университет, СФУ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский федеральный университет"
author_organization.ogrn: 1022402137460
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения