|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
| bet | 12/13 | | Sana | 16.05.2024 | | Hajmi | 1,94 Mb. | | #236818 |
Bog'liq xurshid3.4-rasm. 10 ta davr uchun diagrammalar
Ushbu tadqiqot CNN-ga asoslangan tutun va yong'inni aniqlash tizimini joriy qildi. Tavsiya etilgan yechim avtomatik xususiyatni ajratib olish orqali tutun va yong'inni aniqlashni hal qilishga intiladi: Olingan rasm birinchi navbatda muhim tafsilotlarga e'tibor qaratish uchun oldindan qayta ishlanadi.
Buni amalga oshirish uchun OpenCV kutubxonasini amalga oshirish uchun Python dasturlash tilidan foydalanilgan. Keyinchalik, qayta ishlangan tasvir CNN modeliga kiritiladi, bu uni yong'in, tutun yoki hech qanday hodisaning tegishli toifasiga tasvirlarni aniq aniqlashga o'rgatadi.
Xulosa
Xulosa qilib aytadigan bo`lsak, ushbu amaliyot sun'iy intellekt usullaridan foydalangan holda tasvirlarda yong'inni aniqlash uchun yangi yondashuvni taqdim etdi. Taklif etilayotgan tizim yuqori aniqlik va ishonchlilik bilan kiritilgan tasvirlardagi yong'in holatlarini avtomatik aniqlash va mahalliylashtirish uchun chuqur o'rganish modellaridan foydalanadi.
Eksperimental natijalar yuqori aniqlik va eslab qolish stavkalari bilan test majmuasida 89% dan yuqori aniqlikka erishib, tavsiya etilgan tizimning samaradorligini ko'rsatadi. Ushbu natijalar turli muhitlarda yong'inlarni aniqlaydigan tizimning mustahkamligi va ishonchliligini ko'rsatadi.
Bundan tashqari, izohlash va tushuntirish usullarini o'rganish tizimning shaffofligini oshirishi va foydalanuvchilarning ishonchi va qabul qilinishini osonlashtirishi mumkin. Hozirda biz rasmning kulrang shkalasidagi oq piksellarni hisobladik. Kelajakda biz RGB kanallaridagi oq piksellar sonini alohida hisoblashimiz va oʻrtacha qiymatni olishimiz mumkin. Taklif etilayotgan tizim yongʻinni aniqlashda sezilarli muvaffaqiyatni koʻrsatadi va qurilish xavfsizligi, sanoat monitoringi, tabiiy ofatlarni boshqarish va yongʻin oʻchirish operatsiyalarida amaliy qoʻllanmalar uchun vaʼda beradi. Texnologiya rivojlanib borar ekan, chuqur o'rganish, kompyuter ko'rish va sensor texnologiyalaridagi reyting yutuqlari yanada mustahkam va ishonchli yong'inni aniqlash tizimlariga olib kelishi mumkin, bu esa xavfsizroq va bardoshli jamoalarga hissa qo'shishi mumkin.
|
| |
