Список терминов, сокращений и условных обозначений 14
Введение 16
Глава 1. Теоретическая часть 17
1.1 Нейронные сети 19
1.2 U-Net 22
1.3 Автоэнкодер 24
1.4 Оегментация изображений 26
Глава 2. Разработка архитектуры нейронной сети 28
2.1 Разработка алгоритма обучения 28
2.2 Функции активации 30
Глава 3. Разработка алгоритма обучения 33
3.1 Этапы разработки алгоритма 33
3.2 Сбор данных 34
3.3 Сегментация изображений 35
3.4 Оптимизатор 38
3.5 Обучение нейронной сети 41
3.6 Результат обучения 43
Глава 4. Создание Web приложения и подключение обработанных данных . 45
4.1 Загрузка обученных данных 45
4.2 Структура приложения на Flask 47
4.3 Запуск Web приложения 49
4.4 Результат работы 51
Глава 5. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 56
5.1 Оценка перспективности проведения исследований 56
5.2 Потенциальные потребители результатов исследования 56
5.2.1 Анализ конкурентных технических решений 57
5.3 SWOT-анализ 59
5.4 Планирование работы по научно-техническому исследованию 63
5.4.1 Структура работ в рамках научного исследования 63
5.4.2 Определение трудоемкости выполнения работ 64
5.4.3 Разработка графика проведения научного исследования 65
5.5 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) 70
5.5.1 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) 70
5.5.2 Расчет затрат на специальное оборудование для научных работ 71
5.5.3 Основная заработная плата исполнителя темы 72
5.5.4 Расчет дополнительной заработной платы 75
5.5.5 Отчисления во внебюджетные фонды 76
5.5.6 Накладные расходы 77
5.5.7 Формирование бюджета затрат научно-исследовательского 77
5.6 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой, 78
5.7 Вывод по разделу 81
Глава 6. Социальная ответственность 82
Введение 82
6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 82
6.2 Производственная безопасность 83
6.2.1 Отсутствие или недостаток необходимого искусственного освещения 85
6.2.2 Монотонность труда, вызывающая монотонию 87
6.2.3 Нагрузка на зрительный аппарат 88
6.2.4 Умственное перенапряжение, в том числе вызванное информационной
нагрузкой 90
6.2.5 Статические физические нагрузки, связанные с рабочей позой 91
6.2.6 Аномальные микроклиматические параметры воздушной среды на
местонахождении рабочего 91
6.3 Экологическая безопасность 93
6.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 94
Вывод по разделу 96
Список использованной литературы 99
Лесные пожары являются серьезной экологической проблемой, которая имеет негативное влияние на окружающую среду, экосистемы и жизни многих людей. Быстрая и эффективная реакция на возникновение пожаров играет решающую роль в предотвращении их распространения и минимизации ущерба. Однако, обнаружение и мониторинг лесных пожаров на обширных территориях может быть сложной задачей для людей, особенно при отсутствии достаточных ресурсов и технических средств.
С развитием современных технологий и прогресса в области дистанционного зондирования Земли, алгоритмическое и программное обеспечение стали эффективными инструментами для автоматизированного выявления лесных пожаров на основе анализа спутниковых и аэрокосмических снимков. Эти методы позволяют обрабатывать большие объемы данных и выявлять признаки пожаров с высокой точностью и скоростью.
Целью данной работы является разработка алгоритмического и программного обеспечения для выявления лесных пожаров на изображениях дистанционного зондирования Земли. Главной задачей состоит в создании системы, способной автоматически обрабатывать и анализировать данные, полученные с помощью спутниковых или аэрокосмических снимков, и выявлять признаки лесных пожаров с высокой точностью и скоростью.
Результаты данного исследования могут быть применены в различных областях, связанных с мониторингом и предотвращением лесных пожаров. Они включают системы раннего предупреждения и мониторинга, планирование тушения пожаров, а также научные исследования по изучению поведения пожаров и их воздействию на экосистемы.
В дальнейшем обсуждении будут представлены методы, алгоритмы и разработанные программные компоненты для эффективного выявления лесных пожаров на изображениях дистанционного зондирования Земли, а также их применение в указанных областях.
В данной работе было разработано алгоритмическое и программное обеспечение для выявления лесных пожаров на изображениях дистанционного зондирования Земли. Процесс разработки включал несколько ключевых этапов.
Был проведен сбор данных для обучения нейронной сети. Был создан датасет, содержащий различные изображения, включающие как изображения с пожарами, так и без них. Собранные данные были предварительно обработаны и подготовлены для обучения модели.
Так же, была разработана нейронная сеть для выявления лесных пожаров на изображениях. Была выбрана подходящая архитектура, которая включала сверточные слои для извлечения признаков из изображений, а также полносвязные слои для классификации изображений как содержащих или не содержащих пожары. Нейронная сеть была обучена на подготовленном датасете с использованием оптимизации весов и обратного распространения ошибки.
В-третьих, было разработано веб-приложение на фреймворке Flask. Веб-приложение предоставляет возможность загружать изображения и передавать их на обработку нейронной сети. После обработки изображения с помощью нейронной сети, результаты выявления пожаров отображаются пользователю. Веб¬приложение также обладает удобным и интуитивно понятным интерфейсом, что делает его доступным для использования широким кругом пользователей.
Эксперименты и тестирование показали, что разработанная модель и веб - приложение успешно выявляют пожары на изображениях дистанционного зондирования Земли. Полученные результаты демонстрируют высокую точность и надежность системы. Такое алгоритмическое и программное обеспечение может быть полезным инструментом для мониторинга лесных пожаров и принятия своевременных мер по их предотвращению и тушению.
В целом, данная работа вносит вклад в область анализа изображений и обнаружения лесных пожаров с использованием нейронных сетей и демонстрирует возможность эффективного применения таких технологий в сфере экологического мониторинга и безопасности.
