| dc.contributor.author | Струнь, В. А. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-03-26T14:04:10Z | |
| dc.date.available | 2024-03-26T14:04:10Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Струнь В. А. Розробка Android додатку для ідентифікації та розпізнавання військової техніки використовуючи machine learning [Електронний ресурс] / В. А. Струнь // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17695. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41053 | |
| dc.description.abstract | Android-додаток, який використовує технології машинного навчання для ідентифікації та розпізнавання військової техніки. Додаток дозволить користувачам швидко та ефективно ідентифікувати різні види військової техніки шляхом аналізу фотографій, зроблених на мобільних пристроях. Використання технологій машинного навчання дозволить автоматизувати процес ідентифікації техніки та зменшити час, необхідний для її розпізнавання. Додаток може бути корисним для військових експертів, дослідників, студентів та всіх, хто цікавиться військовою технікою. | uk |
| dc.description.abstract | Android application that uses machine learning technologies to identify and recognize military equipment. The application will allow users to quickly and efficiently identify various types of military equipment by analyzing photos taken on mobile devices. The use of machine learning technologies will automate the process of identifying equipment and reduce the time required to recognize it. The application can be useful for military experts, researchers, students, and anyone interested in military equipment. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17695 | |
| dc.subject | додаток | uk |
| dc.subject | Android | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | ідентифікація | uk |
| dc.subject | розпізнавання | uk |
| dc.subject | application | uk |
| dc.subject | Android | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | identification | uk |
| dc.subject | recognition | uk |
| dc.title | Розробка Android додатку для ідентифікації та розпізнавання військової техніки використовуючи machine learning | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.4 | |
| dc.relation.references | Hiippala, T. Recognizing military vehicles in social media images using deep learning. In: IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI) - 2017 - 6065 . | |
| dc.relation.references | D. Omand Introducing social media intelli gence (SOCMINT) / J. Bartlett, C. Miller / Intelligence and National Security - 2012 - 801823 . | |
| dc.relation.references | A. Krizhevsky ImageNet classification with deep convolutional neural networks / I. Sutskever, and G. Hinton / in Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS12) - 2012 - 10971105 . | |
| dc.relation.references | M. M. Najafabadi Deep learning applications and chal lenges in big data analytics / F. Villanustre, T. M. Khoshgoftaar, N. Seliya, R. Wald, and E. Muharemagic / Journal of Big Data - 2015 - 121 . | |
| dc.relation.references | K. L. OHalloran Interpreting text and image relations in violent extremist discourse: A mixed methods approach for big data analytics / S. Tan, P. Wignell, J. A. Bateman, D. Pham, M. Grossman, and A. Vande Moere/ Terrorism and Political Violence - 2016 - 121 . | |
| dc.relation.references | P. Sermanet OverFeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks / D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun / 2013 [ ] - : https://arxiv.org/abs/1312.6229 | |
| dc.relation.references | Z. Dong Vehicle type classification using unsupervised convolutional neural network / M. Pei, Y. He, T. Liu, Y. Dong, and Y. Jia / in Pro ceedings of the 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR14) - 2014 - 172177 . 3 8. H. Huttunen Car type recognition with deep neural networks / F. S. Yancheshmeh, and K. Chen / in Proceedings of IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV16) - 2016 - 11151120 . | |
| dc.relation.references | A. S. Razavian CNN features off-the-shelf: An astounding baseline for recognition, / H. Azizpour, J. Sullivan, and S. Carlsson / in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPR14) - 2014 - 512519 . | |
| dc.relation.references | Daniel Legendre, Jouko Vankka Military Vehicle Recognition with Different Image Machine Learning Techniques National Defense University, 00860 Helsinki, Finland - 2020 - 6 . | |
| dc.relation.references | Tensorflow [ ]. : https://www.tensorflow.org/api_docs | |
| dc.relation.references | Kotlin [ ]. : https://kotlinlang.org/docs/home.html | |
| dc.relation.references | . Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction [3- ] Scatterplot Press 2021 - 194 . | |
