Browsing by Author "Сокол, Олександр"

Now showing 1 - 3 of 3

Нейромережевий підхід виявлення водних об’єктів на мультиспектральних зображеннях
(НТУ «Дніпровська політехніка», Дніпро, 2024) Кунденко, Павло; Сокол, Олександр; Калініна, Наталія Юріївна; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Мета роботи. Метою данного дослідження є створення та впровадження ефективного нейромережевого підходу на основі моделі U-Net для детектування структурних елементів водного середовища України шляхом аналізу мультиспектральних зображень із супутника Sentinel-2. Це передбачає підвищення точності та швидкості виявлення змін у водних масах та елементах екомережі, що сприятиме оперативному реагуванню на екологічні виклики. Методологія. Для підготовки даних застосовується автоматичний підхід до формування навчального набору з використанням нормалізованого різницевого водного індексу (NDWI). На супутникових знімках Sentinel-2 (зелений та ближній інфрачервоний канали) генеруються бінарні маски води на основі порогового значення, що дає змогу створювати великий набір даних для навчання без ручної анотації. Модель базується на глибинній нейронній мережі U-Net: енкодер виокремлює високорівневі ознаки, а декодер відновлює просторову роздільну здатність і формує сегментаційну карту. Під час навчання застосовується комбінована функція втрат, яка поєднує бінарну крос-ентропію та коефіцієнт Дайса. Оцінка моделі здійснюється за метриками F1-міри, точності, повноти й індексу Жаккара (IoU). Модель тестується на повнорозмірних знімках різних ділянок, демонструючи високий рівень узагальнення. Наукова новизна. Запропоновано підхід, що полягає в об’єднанні автоматичного формування масок водних об’єктів (за допомогою NDWI) та нейромережі U-Net, адаптованої до задач бінарної сегментації великих супутникових зображень. Така інтеграція уникає ручної розмітки та забезпечує точні результати виявлення води. Використання комбінованої функції втрат покращує чутливість моделі до тонких водних структур, а стійкість до варіативності спектральних характеристик і атмосферних перешкод підтверджується експериментами в різних умовах зйомки. Висновки. Розроблено ефективну модель для сегментації водних об’єктів на супутникових знімках Sentinel-2 з використанням глибокої нейронної мережі архітектури U-Net. Процес включав підготовку даних, де автоматично генерувалися маски водних об’єктів на основі індексу NDWI, та детальне навчання моделі з комбінованою функцією втрат, що поєднує бінарну крос-ентропію та коефіцієнт Дайса. Модель досягла високих показників точності, підтверджених метриками F1-міри (0.8897), точності (0.8721), повноти (0.9080) таIoU (0.8013), що свідчить про її здатність до точного виявлення водних об’єктів різних розмірів і форм. Перевагами використаних підходів є поєднання глибинного навчання з попередньою підготовкою даних, що дозволило автоматизувати процес виявлення водних об’єктів та забезпечити високу точність сегментації. Модель демонструє гнучкість, масштабованість та обчислювальну ефективність, що робить її придатною для практичного застосування в моніторингу водних ресурсів і екологічних дослідженнях. Майбутні напрямки дослідження направлені на експерименти з іншими архітектурами нейронних мереж, використання альтернативних методів створення масок та врахування просторово-часової інформації, що дасть змогу підвищити ефективність і універсальність моделі.
Розробка автоматизованої системи центру авторизації
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Краснюк, Михайло Андрійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна; Мороз, Борис Іванович; Сокол, Олександр
UKR: У сучасному цифровому світі, де онлайн-сервіси та додатки стають необхідними інструментами в повсякденному житті, питання безпеки та контролю доступу користувачів набувають особливої важливості. Автоматизована система центру авторизації є сервісом що вирішує ці питання. Сервіс забезпечує безпечне та надійне обслуговування клієнтів різних інформаційних систем. Результатом дослідження є створення програмного продукту, послугами якої можуть користуватися як в інфраструктурі сервісів великої компанії, так і WEB-сервісам. Автоматизована система є достатньо швидкою, що дозволяє обслуговувати велику кількість користувачів із різних інформаційних систем одночасно. Використання послуг автоматизованої системи центру авторизації знімає із бізнесу обтяження зі зберігання паролів, авторизації користувачів в інформаційній системі, впровадження безпекових оновлень та полегшує адміністрування.
Сучасні тенденції в обробці аерокосмічних зображень та розпізнаванні образів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Міщенко, Максим Станіславович; Сокол, Олександр; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Ця стаття спрямована на аналіз сучасних тенденцій в обробці та розпізнаванні аерокосмічних зображень. Такі зображення є важливим джерелом інформації для різних галузей промисловості, таких як військова та цивільна картографії, сільське господарство та екологія. Процес обробки та аналізу великомасштабних аерокосмічних зображень вимагає значних витрат часу та ресурсів, тому виникає потреба у використанні сучасних методів машинного навчання та обробки зображень. У цьому документі описано різні методи обробки аерокосмічних зображень, такі як лінійна фільтрація, аналіз незалежних компонентів, зіставлення шаблонів і генеративні змагальні мережі. Використання сучасних методів обробки та розпізнавання образів аерокосмічних зображень є важливим кроком у підвищенні ефективності та точності аналізу великомасштабних зображень, що може бути корисним для різних галузей промисловості, які використовують аерокосмічні зображення.