Մեքենայական և խոր ուսուցման մեթոդների կիրառմամբ օդատիեզերական պատկերներում օբյեկտների հայտնաբերում

Ամփոփում

Օդատիեզերական պատկերները լայնորեն կիրառվում են տարբեր ոլորտներում (շրջակա միջավայրի մշտադիտարկում, քաղաքաշինություն, աղետների կառավարում և այլն), սակայն պատ­կերից օբյեկտների ավտոմատ հայտնաբերումը մնում է բարդ խնդիր։ Հոդվածում ուսում­նա­սիր­վում են մեքենայական և խոր ուսուցման մեթոդների կիրառումը՝ հենք ընդունելով դրանց կիրա­ռական բաղադրիչն ու արդյունավետությունը։ Դիտարկվում են ժամանակակից մոտե­ցումներ, մասնավորապես, CNN, Mask R-CNN և Segment Anything Model (SAM) մոդելները։ Իրականացվում է փորձնական վերլուծություն՝ գնահատելով մոդելների ճշգրտությունը, կիրառելիությունը և վեր­ջիններիս հնարավորությունները ՀՀ-ի համար։ Արդյունքները ցույց են տալիս, որ խոր ուսուց­ման մեթոդներն ապահովում են բարձր ճշգրտություն և ավտոմատացման մակարդակ, միա­ժա­մանակ ունենալով որոշ սահմանափակումներ՝ կապված աղմուկի և ընդհանրացման խնդիրների հետ։