| Индекс УДК | 004.8 |
|
Модель машинного обучения для обработки аэрокосмических изображений земной поверхности Т. Ф. Старовойтова, И. А. Старовойтов |
|
| Аннотация | Представлены особенности получения и обработки аэрокосмических изображений земной поверхности в контексте цифровизации для создания точных топографических карт и планов в цифровом и графическом форматах. Создана модель обработки данных на основе языка программирования Python и нейронных сетей, целью которой является улучшение распознавания объектов на аэрокосмических снимках. Методология разработки модели машинного обучения включает в себя определение целей и задач модели, выбор подходящего алгоритма обучения (в данном случае – нейронных сетей), сбор и подготовку набора данных, настройку модели и тестирование на тестовом наборе данных. Рассмотрены недостатки существующих алгоритмов обработки данных, представлен подход, позволяющий повысить эффективность распознавания и анализа данных. |
| Ключевые слова |
аэрокосмические изображения машинное обучение нейронные сети |
| Название источника | Цифровая трансформация |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 30.- № 1. - С. 63-70 |
| URL |
https://dt.bsuir.by/jour/article/view/821/310 |
