Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/30931
Title: Геоінформаційна система ідентифікації кадрів при реконструюванні місцевості
Other Titles: Geo-informational system of identification the frames for area reconstraction
Authors: Куценко, Олександр Сергійович
Кащеєв, Леонід Борисович
Мироненко, Микита Ігорович
Keywords: аерофотозйомка; машинне навчання; інформаційний критерій; вирішальні правила; зображення; електронна карта місцевості; geo-informational system; identification; machine learning; information criterion; decision rule; image; electronic map of the area
Issue Date: 2017
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Куценко О. С. Геоінформаційна система ідентифікації кадрів при реконструюванні місцевості / О. С. Куценко, Л. Б. Кащеєв, М. І. Мироненко // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології. – Харків : НТУ "ХПІ", 2017. – № 28 (1250). – С. 34-40.
Abstract: Запропоновано алгоритм ідентифікації кадрів зображення місцевості, отриманого в процесі аерофотозйомки. Машинне навчання геоінформаціної системи здійснювалося за інформаційно-екстремальним алгоритмом. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовувався модифікований ентропійний критерій Шеннона, а як параметри навчання розглядалися контрольні допуски на ознаки розпізнавання та геометричні параметри гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання. Крім того, розроблено алгоритм функціонування геоінформаційної системи в режимі ідентифікації кадрів, який дозволяє за сформованими на етапі машинного навчання вирішальними правилами побудувати електронну карту місцевості із позначеними на ній зонами інтересу.
Obtained in the process of aerial photography, the identification algorithm of the area frames is proposed. The machine learning of geo-informational system was accomplished by information-extreme algorithm. The modified entropy Shanon's criterion was used as a criterion for parameter optimization of machine learning and the control accesses for signs of recognition and geometrical parameters of hyperspherical containers classes of recognition were considered as the parameters of learning. In addition, the algorithm of geo-informational functioning system in frames identification mode, that allows generating the electronic map with areas of interest on it, is developed.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/30931
Appears in Collections:Вісник № 28
Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_KhPI_2017_28_Kutsenko_Heoinformatsiyna_systema.pdf852,72 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.