Využití softwarových nástrojů Deep Learning v oblasti DPZ - Mucha, Ondřej (2024)
Na vybraných pilotních územích se shromaždišti ruské vojenské techniky (vozidly) bylo provedeno testování technologie Deep Learning formou trénování detekčních modelů následně schopných detekce vojenské techniky. Cílem práce bylo zjistit, zdali současné softwary a dostupná satelitní data budou pro detekci vojenské techniky dostatečně vhodné, případně který software a metoda/síť budou pro detekci vojenské techniky nejvhodnější. Praktická část práce probíhala na datech z družic SkySat disponujících půlmetrovým rozlišením, pro zpracování modelů bylo plánováno využití softwarů vhodných pro zpracování obrazových dat - ArcGIS Pro, QGIS a ENVI. Na základě provedené rešerše byla nakonec tvorba modelů provedena pouze v ArcGISu Pro. Detekční modely byly tvořeny na bázi dvou druhů konvolučních neuronových sítí - Mask R-CNN a Faster R-CNN. Modely byly učeny pro detekci vojenské techniky pouze do jedné kategorie z důvodu prostorového rozlišení dat. Výsledky přesnosti detekce obou druhů modelů proká