Abstract
Obtained in the process of aerial photography, the identification algorithm of the area frames is proposed. The machine learning of geo-informational system was accomplished by information-extreme algorithm. The modified entropy Shanon's criterion was used as a criterion for parameter optimization of machine learning and the control accesses for signs of recognition and geometrical parameters of hyperspherical containers classes of recognition were considered as the parameters of learning. In addition, the algorithm of geo-informational functioning system in frames identification mode, that allows generating the electronic map with areas of interest on it, is developed.
Highlights
Предложен алгоритм идентификации кадров полученного в процессе аерофотосйомки изображения местности
The machine learning of geo-informational system was accomplished by information-extreme algorithm
The modified entropy Shanon's criterion was used as a criterion for parameter optimization of machine learning and the control accesses for signs of recognition and geometrical parameters of hyperspherical containers classes of recognition were considered as the parameters of learning
Summary
Запропоновано алгоритм ідентифікації кадрів зображення місцевості, отриманого в процесі аерофотозйомки. Розроблено алгоритм функціонування геоінформаційної системи в режимі ідентифікації кадрів, який дозволяє за сформованими на етапі машинного навчання вирішальними правилами побудувати електронну карту місцевості із позначеними на ній зонами інтересу. В статті розглядається задача інформаційно-екстремального машинного навчання бортової ГІС, яка здійснює ідентифікацію кадрів зображення місцевості з метою побудови електронної карти місцевості із позначеними на ній зонами інтересу. Згідно з категорійною моделлю (рис.1) алгоритм оптимізації контрольних допусків на ознаки розпізнавання в процесі інформаційно-екстремального машинного навчання полягає в реалізації двоциклічної ітераційної процедури оптимізації параметра поля контрольних допусків на ознаки розпізнавання шляхом пошуку глобального максимуму інформаційного КФЕ (2) в робочій області визначення його функції [5]: δ*. Розглянемо схему алгоритму інформаційно-екстремального машинного навчання системи ідентифікації кадрів за процедурою (3) з паралельною оптимізацією системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання, за якою параметр поля контрольних допусків змінюється одночасно для всіх ознак.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
