(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024)
Ушбу мақолада масофадан зондлаш орқали олинган тасвирлардаги объектларни таниб олиш алгоритмларини ишлаб чиқишнинг асосий тамойиллари ва усуллари, шу жумладан, маълумотларни дастлабки ишлаш, нейрон тармоқлар архитектурасини танлаш ва таниб олиш аниқлигини ошириш усуллари муҳокама қилинган. Компьютер кўриш масалаларини ҳал қилишда самарадорлигини исботлаган конволюцион нейрон тармоқлардан фойдаланишга алоҳида эътибор қаратилмоқда. Шунингдек, ишлаб чиқилган алгоритмларни реал иловаларга татбиқ этишнинг амалий жиҳатлари ва ушбу усулларни янада ривожлантириш ва такомиллаштириш имкониятлари кўриб чиқилган. Ушбу ишнинг мақсади OpenCV алгоритмлари ёрдамида масофадан зондлаш орқали олинган тасвирларни сегментация қилиш ҳамда объектларни таниб олиш алгоритмини ишлаб чиқиш ва ўрганишдан иборат бўлиб, бу замонавий масофадан зондлаш воситаларидан фойдаланган ҳолда олинган маълумотларни рақамли таҳлил қилишнинг аниқлиги ва самарадорлигини оширишдан иборат.