ІДЕНТИФІКАЦІЯ ВІЙСЬКОВИХ ОБ'ЄКТІВ НА ОСНОВІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Костюк, Антон; Зайцев, Сергій; Василенко, Владислав; Зайцева, Лілія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У статті досліджуються сучасні підходи до розпізнавання військових об'єктів за допомогою нейронних мереж (ШНМ). У ній висвітлюється застосування алгоритму капсульної мережі, який покращує моделювання ієрархічних зв'язків за допомогою передових технологій. У цій статті досліджується проблема ідентифікації сучасних військових активів за допомогою штучних нейронних мереж (ШНМ). Фундаментальним аспектом автоматизованого виявлення цілей є здатність розпізнавати об'єкти на зображеннях, отриманих розвідувальними платформами, такими як дрони. У цьому контексті згорткові нейронні мережі (ЗНМ) відіграють вирішальну роль в аналізі та класифікації візуальних даних, отриманих під час аероспостереження. Хоча ЗНМ є високоефективними для ідентифікації об'єктів на основі зображень, їхня продуктивність значною мірою залежить від наявності великих навчальних наборів даних. Однак, через класифікований характер військової інфраструктури, отримання достатньої кількості навчальних даних залишається суттєвим обмеженням. Отже, недостатня кількість навчальних даних може значно знизити продуктивність ЗНМ. Для вирішення цієї проблеми було обрано багаторівневу платформу CapsNet, спеціально розроблену для розпізнавання військових об'єктів з невеликим навчальним набором. Набір даних, використаний у дослідженні, взято з https://universe.roboflow.com/robo-flow-woln1/military-object-detection-x7gfp., включає як військові, так і цивільні об'єкти. Запропонована структура демонструє значне покращення точності розпізнавання, досягаючи 96,54%. Експериментальні результати показують, що цей підхід перевершує багато інших алгоритмів за точністю розпізнавання, а також сприяє розробці інтерактивних інтерфейсів за допомогою шаблонів проектування та структур. Крім того, досліджуються автоматизовані методи перевірки інтерфейсів для виявлення потенційних проблем та помилок на ранніх стадіях розробки. Загалом, стаття пропонує детальний аналіз методів та алгоритмів, які підвищують ефективність розпізнавання об'єктів з вибраних зображень. Вона також підкреслює важливість врахування потреб користувачів та зручності під час розробки програмних продуктів.