Актуальність теми.
У сучасну епоху цифрового розвитку автоматизація процесів обробки та аналізу картографічних зображень набуває все більшого значення. Сегментація картографічних зображень є одним із ключових етапів у процесі цифрової обробки карт, що дозволяє виділяти та класифікувати різні об'єкти місцевості: водойми, ліси, міську забудову, транспортну інфраструктуру тощо. Автоматизація цього процесу не лише значно прискорює обробку великих масивів картографічних даних, але й підвищує точність та об'єктивність результатів.
Доцільність даного дослідження зумовлена стрімким розвитком геоінформаційних систем (ГІС) та зростаючою потребою в оперативному оновленні картографічної інформації. Особливої уваги заслуговує застосування методів машинного навчання та комп'ютерного зору для вирішення задач сегментації.
Мета і завдання дослідження.
Метою роботи є розробка автоматизованої системи сегментації картографічних зображень.
Для досягнення поставленої мети роботи потрібно вирішити ряд завдань:
- провести огляд наукової літератури по темі наукового дослідження, розглянути існуючі розробки в сфері сегментації зображень за допомогою нейронних мереж;
- розробити програмні алгоритми;
- зробити підбір параметрів і метрик;
- навчити нейронну мережу.
- провести тестування алгоритму;
Об’єкт дослідження – процес автоматизованого аналізу картографічних зображень.
Предмет дослідження – методи автоматизованої семантичної сегментації картографічних зображень.
Методи дослідження.
Для вирішення поставлених задач проведено аналіз інформації про існуючі розробки в сегментації зображень за допомогою машинного навчання, ознайомлення з теоретичним матеріалом, проведення порівняльного аналізу наявних методів сегментації, архітектур, навчання розроблених алгоритмів.
Наукова новизна отриманих результатів.
Результатом розробки є система сегментації картографічних зображень. Новизна створеної система полягає в підвищенні точності сегментації.
Публікації.
За використанням отриманих в кваліфікаційній роботі магістра було опубліковано працю конференції «Аналіз ефективності архітектур нейронних мереж для автоматизованої сегментації картографічних зображень» у збірник праць XX Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні».
Структура роботи. Кваліфікаційна робота магістра складається з пояснювальної записки та графічних матеріалів. Пояснювальна записка містить вступ, 5 розділів, висновки, список використаних джерел та додатки. Обсяг роботи: пояснювальна записка – 97 аркушів формату А4, 34 ілюстрацій, 27 таблиць, було опрацьовано 39 джерела.
Керівник: ст. в., д.ф. Момот А.С.
Повний текст дисертації (.pdf)
Повний перелік магістерських дисертацій
