Система інтелектуального аналізу даних безпілотного літального апарату

Бабуров, Д. В.; Baburov, D. V.

dc.contributor.author	Бабуров, Д. В.
dc.contributor.author	Baburov, D. V.
dc.date.accessioned	2025-08-22T07:39:06Z
dc.date.available	2025-08-22T07:39:06Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.citation	Факультет економіки та менеджменту ; наук. керівник І. В. Шелехов	uk_UA
dc.identifier.uri	https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14319
dc.description	The qualification thesis is devoted to the development of an intelligent system for analyzing geospatial data obtained from unmanned aerial vehicles (UAVs). The study explores theoretical foundations and methods for image recognition within the framework of the information-extreme intelligent technology, which ensures efficient learning and classification under conditions of uncertainty and limited training data. The thesis presents algorithms for optimizing the functional parameters of the system and implements a mathematical model that enables object identification based on UAV imagery. The object of research is the process of geospatial data analysis using intelligent technologies. The subject of research is the information system performing automatic terrain object recognition. The aim of the work is to develop an intelligent system capable of self-learning and effective object recognition based on UAV data. Modeling and experimental studies of the training and classification algorithms were carried out. The information and software components of the system were implemented, and the effectiveness of the proposed methods was tested using training datasets. The results confirm the feasibility of applying information-extreme technology to pattern recognition tasks in geographic information systems.	uk_UA
dc.description.abstract	Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи інтелектуального аналізу геоінформаційних даних, отриманих з безпілотного літального апарату. У роботі розглянуто теоретичні засади та методи розпізнавання образів у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, яка забезпечує ефективне навчання та класифікацію в умовах обмежених даних і невизначеності. Запропоновано алгоритми побудови та оптимізації функціональних параметрів системи, а також реалізовано математичну модель, що дозволяє ідентифікувати об’єкти місцевості за зображеннями з БПЛА. Об’єктом дослідження є процеси аналізу геоінформаційних даних з використанням інтелектуальних технологій. Предметом дослідження виступає інформаційна система, що виконує автоматичну ідентифікацію об’єктів місцевості. Метою роботи є створення інтелектуальної системи, яка здатна до самонавчання та ефективного розпізнавання об’єктів на основі даних з дронів. Було проведено моделювання та експериментальні дослідження алгоритмів навчання і класифікації, реалізовано інформаційно-програмне забезпечення системи, протестовано ефективність запропонованих підходів на навчальних вибірках. Результати роботи свідчать про доцільність використання ІЕІ-технології для задач розпізнавання образів у ГІС.	uk_UA
dc.language.iso	other	uk_UA
dc.publisher	СНАУ	uk_UA
dc.subject	безпілотний літальний апарат	uk_UA
dc.subject	геоінформаційна система	uk_UA
dc.subject	розпізнавання образів	uk_UA
dc.subject	unmanned aerial vehicle	uk_UA
dc.subject	geographic information system	uk_UA
dc.subject	pattern recognition	uk_UA
dc.title	Система інтелектуального аналізу даних безпілотного літального апарату	uk_UA
dc.title.alternative	Intelligent Data Analysis System for Unmanned Aerial Vehicles	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA