ВКР ТУСУР: Нейросетевая методика определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарат

Нейросетевая методика определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

В условиях глобального изменения климата и увеличения антропогенной нагрузки на лесные экосистемы, эффективный мониторинг состояния деревьев становится критически важной задачей. По данным исследования FAO (2024), ежегодно в мире теряется более 10 миллионов гектаров леса, что приводит к серьезным экологическим и экономическим последствиям. Традиционные методы мониторинга лесов (ручной осмотр, спутниковые снимки) не обеспечивают достаточной точности и детализации для оценки состояния отдельных деревьев.

Современные технологии беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и искусственного интеллекта открывают новые возможности для мониторинга лесных экосистем. Согласно отчету Gartner (2024), использование БПЛА для мониторинга лесов позволяет повысить точность оценки состояния деревьев на 40-50% по сравнению с традиционными методами. Однако для эффективного использования этих технологий необходимы специализированные нейросетевые методики, способные анализировать изображения и определять состояние деревьев с высокой точностью.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка нейросетевой методики определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата, позволяет обеспечить точный и оперативный мониторинг лесных экосистем. В условиях увеличения требований к экологическому мониторингу и цифровизации сельского хозяйства, актуальность этого направления только возрастает. Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии подчеркивает важность практической составляющей в выпускных работах.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка нейросетевой методики определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата, обеспечивающей высокую точность и оперативность оценки состояния лесных экосистем.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих методик мониторинга лесных экосистем и выявить их преимущества и недостатки
• Исследовать современные нейросетевые архитектуры для анализа изображений
• Определить требования к методике определения состояния деревьев
• Разработать архитектуру нейросетевой модели для анализа изображений деревьев
• Создать набор данных для обучения и тестирования модели
• Реализовать и протестировать нейросетевую модель
• Оценить эффективность разработанной методики

Объект и предмет исследования

Объект исследования: лесные экосистемы и методы их мониторинга с использованием беспилотных летательных аппаратов.

Предмет исследования: нейросетевые методики определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата.

Исследование фокусируется на создании методики, которая будет соответствовать специфике работы с изображениями деревьев, учитывая особенности обрабатываемых данных, требования к точности и скорости обработки. Особое внимание уделяется адаптации нейросетевых архитектур к условиям лесных экосистем, где часто требуется обработка изображений с различными условиями освещения, погодными условиями и видами деревьев.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки нейросетевой методики определения состояния деревьев. Вот примерный план работы по теме:

Глава 1. Теоретические основы мониторинга лесных экосистем

• 1.1. Современные подходы к мониторингу лесных экосистем
• 1.2. Анализ существующих методов и технологий для мониторинга деревьев
• 1.3. Требования к методикам определения состояния деревьев
• 1.4. Сравнительный анализ методов обработки изображений для мониторинга лесов

Глава 2. Проектирование и разработка нейросетевой методики

• 2.1. Анализ требований и проектирование архитектуры нейросетевой модели
• 2.2. Сбор и подготовка данных для обучения модели
• 2.3. Разработка и обучение нейросетевой модели для анализа изображений деревьев
• 2.4. Оптимизация модели для работы с изображениями, полученными с БПЛА
• 2.5. Интеграция модели с системой обработки изображений

Глава 3. Тестирование и внедрение методики

• 3.1. Тестирование модели на соответствие требованиям точности и производительности
• 3.2. Оценка эффективности методики на реальных данных
• 3.3. Внедрение методики в реальных условиях мониторинга лесов
• 3.4. Анализ результатов внедрения и рекомендации по дальнейшему развитию

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет нейросетевая методика определения состояния деревьев, позволяющая:

• Повысить точность определения состояния деревьев до 95-98%
• Сократить время анализа изображений на 70-80%
• Обеспечить автоматическое выявление проблемных участков леса
• Снизить затраты на мониторинг лесных экосистем на 40-50%
• Обеспечить интеграцию с существующими системами лесного хозяйства

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная методика может быть внедрена не только в систему управления лесными хозяйствами, но и адаптирована для других сценариев использования. Это особенно важно в свете требований к экологическому мониторингу и цифровизации сельского хозяйства. Методика будет соответствовать требованиям точности и совместимости с существующими системами, что делает ее готовой к реальному внедрению в условиях коммерческого предприятия.

Пример введения ВКР ТУСУР

В условиях глобального изменения климата и увеличения антропогенной нагрузки на лесные экосистемы, эффективный мониторинг состояния деревьев становится критически важной задачей. Согласно исследованию FAO (2024), ежегодно в мире теряется более 10 миллионов гектаров леса, что приводит к серьезным экологическим и экономическим последствиям. Традиционные методы мониторинга лесов (ручной осмотр, спутниковые снимки) не обеспечивают достаточной точности и детализации для оценки состояния отдельных деревьев.

Целью настоящей выпускной квалификационной работы является разработка нейросетевой методики определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата, обеспечивающей высокую точность и оперативность оценки состояния лесных экосистем. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих методик мониторинга лесных экосистем, исследование нейросетевых архитектур для анализа изображений, проектирование архитектуры модели, разработка набора данных и тестирование в реальных условиях.

Объектом исследования выступают лесные экосистемы и методы их мониторинга с использованием беспилотных летательных аппаратов, предметом — нейросетевые методики определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью БПЛА. В работе применяются современные методы обработки изображений, методы машинного обучения и методы оценки эффективности внедренных решений. Особое внимание уделяется адаптации нейросетевых архитектур к условиям лесных экосистем, где часто требуется обработка изображений с различными условиями освещения, погодными условиями и видами деревьев.

Научная новизна исследования заключается в предложении архитектуры нейросетевой модели, специально адаптированной для условий лесных экосистем и учитывающей специфику обработки изображений деревьев. Практическая значимость работы состоит в создании готовой к внедрению методики, которая позволит значительно повысить эффективность мониторинга лесных экосистем и оптимизировать процессы управления лесным хозяйством за счет использования современных методов искусственного интеллекта.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и реализована нейросетевая методика определения состояния деревьев по изображениям, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата. Проведенный анализ существующих методик показал, что традиционные методы мониторинга не справляются с современными требованиями к точности и оперативности анализа. Разработанная методика позволяет обеспечить автоматический анализ изображений деревьев, обеспечивая высокий уровень точности и скорость обработки.

Тестирование методики на реальных данных показало, что точность определения состояния деревьев достигла 96%, а время анализа сократилось на 75%. Это подтверждает эффективность применения современных методов обработки изображений и нейросетевых архитектур в системах мониторинга лесных экосистем. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего развития систем мониторинга в различных отраслях, где требуется высокая точность и оперативность анализа. Разработанная методика также демонстрирует возможность интеграции с существующими инфраструктурами, что делает ее универсальной для применения в различных условиях.

Требования к списку источников

Список использованных источников в ВКР по разработке нейросетевой методики определения состояния деревьев должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 25% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: нормативные документы, научная литература по нейросетевым методам, работы по обработке изображений, исследования по применению методов искусственного интеллекта в лесном хозяйстве.

Примеры корректного оформления источников:

• ГОСТ Р 57968-2017. Информационная технология. Системы обработки данных. Требования к обеспечению целостности данных. — М.: Стандартинформ, 2017. — 15 с.
• Иванов, А.В. Нейросетевые методы анализа изображений для мониторинга лесных экосистем / А.В. Иванов, С.П. Петров // Информационные технологии. — 2024. — № 3. — С. 45-52.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. — MIT Press, 2023. — 775 p.
• Смирнов, В.П. Применение методов искусственного интеллекта в лесном хозяйстве: монография / В.П. Смирнов. — Екатеринбург: УГЛТУ, 2023. — 216 с.

Особое внимание следует уделить источникам по современным методам нейросетевых архитектур, исследованиям в области обработки изображений и работам по применению искусственного интеллекта в лесном хозяйстве. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.