https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59310| Title: | Разработка программного модуля с применением методов машинного обучения для решения задач прикладной фотограмметрии |
| Other Titles: | Development of a program module using machine learning methods for solving problems of applied photogrammetry |
| Authors: | Волощук, В. И. Козловская, М. А. Матвиенко, А. С. |
| Keywords: | материалы конференций;фотограмметрия;машинное обучение;программные модули;обработка данных;интерпретация данных |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Издательство Южного федерального университета |
| Citation: | Волощук, В. И. Разработка программного модуля с применением методов машинного обучения для решения задач прикладной фотограмметрии = Development of a program module using machine learning methods for solving problems of applied photogrammetry / В. И. Волощук, М. А. Козловская, А. С. Матвиенко // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 192–199. |
| Abstract: | Целью данной работы является разработка программного модуля, использующего методы машинного обучения для решения задач прикладной фотограмметрии. В рамках исследования были поставлены следующие задачи: анализ существующих методов машинного обучения в фотограмметрии, разработка алгоритмов для обработки и интерпретации фотограмметрических данных, а также их внедрение в программный модуль. Проведенные эксперименты подтвердили эффективность предложенных решений в повышении точности и скорости обработки данных. Полученные результаты демонстрируют перспективы использования машинного обучения для автоматизации фотограмметрических процессов и повышения их производительности. |
| Alternative abstract: | The purpose of this work is to develop a program module using machine learning methods to solve problems of applied photogrammetry. Within the framework of the research the following tasks were set analysis of existing machine learning methods in photogrammetry, development of algorithms for processing and interpretation ofphotogrammetric data, as well as their implementation in the program module. The conducted experiments confirmed the effectiveness of the proposed solutions in improving the accuracy and speed of data processing. The obtained results demonstrate the prospects of using machine learning to automate photogrammetric processes and increase their productivity. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59310 |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Voloshchuk_Razrabotka.pdf | 1.19 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.