title: Icebergs and ships monitoring using satellite images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Космачев Валентин Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kosmacev Valentin Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сермягин Никита Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sermagin Nikita Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:44:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:44:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062275
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42656
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуется задача обнаружения айсбергов и кораблей по спутниковым снимкам, а именно на SAR снимках. Для этого были исследованы нейросетевые методы сегментации объектов на изображениях. Было реализовано несколько различных моделей, и также предложены их модификации.  После реализации было произведено сравнение, на основе которого выбраны лучшие из рассмотренных моделей. Также в процессе работы был собран датасет с айсбергами, который может быть использован для обучения моделей сегментации или детектирования. Результаты работы могут быть использованы для прокладывания более безопасных маршрутов суден, или ,например, для обнаружения нелегальной рыбной ловли и мониторинга состояния айсбергов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, the problem of detecting icebergs and ships from SAR satellite images was studied. For this, neural network methods for segmenting objects in images were studied. Several different models have been implemented and modifications have also been proposed. After implementation, a comparison was made, on the basis of which the best of the considered models were selected. Also in the process of work, a dataset with icebergs was collected, that can be used to train segmentation or detection models. The results of the work can be used to lay out safer routes for ships, or, for example, to detect illegal fishing activity and monitor the condition of icebergs.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансформеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование объектов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: айсберги
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корабли
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: object detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: icebergs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ships
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Icebergs and ships monitoring using satellite images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Мониторинг айсбергов и кораблей по спутниковым снимкам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42656/2/vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 10,54 MB
resources.filename: reviewSV_Sermagin_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42656/3/reviewSV_Sermagin_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 157,29 kB
resources.filename: reviewSV_st062275_Sermagin_Nikita_Vladimirovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42656/4/reviewSV_st062275_Sermagin_Nikita_Vladimirovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,48 kB