@article{Кузнецов2024-03-29,
author = {П. Н. Кузнецов, Д. Ю. Воронин, В. П. Евстигнеев, Д. Ю. Котельников},
title = {РАЗВИТИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО СКОПЛЕНИЯ ОТХОДОВ},
year = {2020},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {В СТАТЬЕ РАССМАТРИВАЕТСЯ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЗАКОННОГО СКОПЛЕНИЯ ТВЕРДЫХ БЫТОВЫХ ОТХОДОВ В ЧЕРТЕ ГОРОДА. СОГЛАСНО ПРИНЦИПОВ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ НЕОБХОДИМО РЕШАТЬ ВОПРОСЫ ДЕСТРУКТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДЫ. В СТАТЬЕ ПРЕДЛАГАЕТСЯ МЕТОДИКА, ПОЗВОЛЯЮЩАЯ НА ОСНОВЕ ГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПРОИЗВОДИТЬ ИДЕНТИФИКАЦИЮ НЕСАНКЦИОНИРОВАННЫХ СВАЛОК И СКОПЛЕНИЯ БЫТОВОГО И КОММУНАЛЬНОГО МУСОРА, ИСПОЛЬЗУЯ ТЕХНОЛОГИЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПОКАЗЫВАЮТ, ЧТО ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПОЗВОЛЯЕТ С ДОВОЛЬНО ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ (С ВЕРОЯТНОСТЬЮ ОКОЛО 97 %) ВЫЯВЛЯТЬ НАРУШЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С НАРУШЕНИЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА.},
URL = {https://rep.herzen.spb.ru/publication/15182},
eprint = {https://rep.herzen.spb.ru/files/6282},
}