TY - JOUR AU - I.A. Khizhnyak AU - A.N. Makoveychuk AU - R.G. Khudov AU - H.V. Khudov AU - V.A. Podlipaev AU - H.V. Horban PY - 2018/04/11 Y2 - 2024/03/28 TI - Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії (abc)) тематичного сегментування оптико-електронного зображення JF - Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць JA - СУНЗ VL - 2 IS - 48 SE - Інформаційні технології DO - https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.2.091 UR - https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/978 AB - Проведено аналіз недоліків відомих методів сегментування оптико-електронного зображення. Запропоновано для тематичного сегментування зображення, що отримано з бортової системи оптикоелектронного спостереження, використання ройового методу (методу штучної бджолиної колонії). Проаналізовані основні види фітнес-функцій, що використовуються при ABC методі, та встановлена їх непридатність до тематичного сегментування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження. Введена фітнес-функція, що враховує внутрішні дисперсії розподілу яскравості тематичних сегментів оптико-електронного зображення, сформульована оптимізаційна задача, що полягає в мінімізації фітнес-функції. Оптимізаційна задача вирішується методом ітераційних розрахунків. Наведено результат тематичного сегментування оптико-електронного зображення для випадку двох тематичних сегментів, на якому виділені можливі об’єкти інтересу – літаки, сховища з нафтою, споруди та інші. ER -