РОЗРОБЛЕННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ МОНІТОРИНГУ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРУ

Анотація

У статті представлено результати дослідження та розроблення нейромережевої моделі моніторингу надзвичайних ситуацій природного характеру, а саме – лісових пожеж на території України. Було проведено дослідження лісових пожеж на території України. Проведено аналіз зображень. Побудовано нейромережеву модель. Було зазначено, що розробка та проєктування СППР для моніторингу та попередження лісових пожеж в Україні на основі технологій ШІ та аналізу зображень є науково новою задачею. Результати дослідження можуть бути використані для розробки та впровадження більш ефективних та надійних систем моніторингу та попередження лісових пожеж в Україні. Було проведено детальний аналіз літератури за темою. Виявлено слабкі місця та поставлено задачі для проведення дослідження. Дослідження виконано з використанням знімків з відкритих джерел NASA Earth Observatory. Для обробки та аналізу супутникових зображень використано бібліотеки Python: Keras, TensorFlow, PyTorch. За допомогою методів моделювання спроєктовано архітектуру системи та показано варіанти використання. Було виявлено, що ефективним підходом до зменшення ризику виникнення природних катастроф є розроблення та впровадження сучасної системи підтримки прийняття рішень (СППР) для кожного регіону України. Така СППР акумулює інформацію про технічні, соціальні та економічні характеристики регіону з метою побудови ефективної стратегії запобігання природним катастрофам. Було наведено модель навчання нейронної мережі виглядає наступним чином. Набір даних містить зображення в необробленому вигляді, де вони позначені як пожежа, відсутність пожежі або початок пожежі. Зображення потрібно додатково обробити, перш ніж використовувати його для навчання моделі. У статті наведено алгоритм навчання нейронної мережі. Було представлено формулу з детальним поясненням коефіцієнтів. Було побудовано кілька різних моделей нейронної мережі для виявлення максимально ефективного варіант навчання. У результаті навчання згорткової нейронної мережі було виявлено, що краще за все використовувати всі функції для навчання. Було досягнуто точності нейронної мережі 92%. У майбутньому можна покращити роботу алгоритму, щоб підвищити точність. Результати роботи нейронної мережі використано для СППР задля раннього виявлення та попередження лісових пожеж на території України.