Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140353
Название: Разработка модели детекции морских млекопитающих : магистерская диссертация
Другие названия: Development of a marine mammal detection model
Авторы: Осипов, С. А.
Osipov, S. A.
Научный руководитель: Борисов, В. И.
Borisov, V. I.
Дата публикации: 2024
Издатель: б. и.
Библиографическое описание: Осипов С. А. Разработка модели детекции морских млекопитающих : магистерская диссертация / С. А. Осипов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 65 с. — Библиогр.: с. 59-64 (45 назв.).
Аннотация: This work is devoted to the creation of a model for automatic detection and classification of whales and dolphins in the image using neural networks. The aim of the research was to develop an effective model for detection and classification of marine mammals, which will improve the process of monitoring these animals in their natural habitat. To achieve the objective, it is necessary to analyse advanced machine learning techniques for the task of marine mammal detection, study the neural network architectures used in the field of detection, collect and mark up a dataset of whale and dolphin images, conduct experiments with the selected model, using augmentations, and draw conclusions about the work done. The developed marine mammal detection model proposed in the paper has significant potential to improve the quality of marine mammal monitoring and will assist in the implementation of optimal strategies for marine ecosystem conservation. The developed model can accurately determine the presence and class of marine mammal in an image. In the future, the model can be used to create an identification system. The results of the work open new opportunities for further research in the field of marine biology and environmental protection.
Данная работа посвящена созданию модели для автоматической детекции и классификации китов и дельфинов на изображении с использованием нейронных сетей. Цель исследования заключалась в разработке эффективной модели обнаружения и классификации морских млекопитающих, которая позволит улучшить процесс мониторинга данных животных в их естественной среде обитания. Для достижения поставленной цели необходимо провести анализ передовых методов машинного обучения для задачи детекции морских млекопитающих, изучить архитектуры нейронных сетей, применяемые в области детекции, собрать и разметить датасет с изображениями китов и дельфинов, провести эксперименты с выбранной моделью, с использованием аугментаций, и сделать выводы о проделанной работе. Разработанная модель детекции морских млекопитающих, предложенная в работе, обладает значительным потенциалом для улучшения качества мониторинга за морскими млекопитающими и поспособствует в реализации оптимальных стратегий для сохранения морских экосистем. Созданная модель позволяет точно определить наличие и класс морского млекопитающего на изображении. В дальнейшем модель может быть использована для создания системы идентификации. Результаты работы открывают новые возможности для дальнейших исследований в области морской биологии и охраны окружающей среды.
Ключевые слова: MASTER'S THESIS
DETECTION
CLASSIFICATION
NEURAL NETWORKS
DOLPHINS
WHALES
COMPUTER VISION
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
ОБНАРУЖЕНИЕ
КЛАССИФИКАЦИЯ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ДЕЛЬФИНЫ
КИТЫ
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140353
Условия доступа: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
Текст лицензии: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Идентификатор PURE: 67536355
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_s.a.osipov_2024.pdf2,98 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.