Тема данной Выпускной квалификационной работы – «Детектирование наземных гражданских объектов в режиме синтезированной апертуры с использование свёрточной нейронной сети». Цель данной работы – создание свёрточной нейронной сети для детектирования наземных гражданских объектов в режиме синтезированной апертуры. Предметом данного исследования является изображения гражданских наземных объектов, полученных в режиме синтезированной апертуры. Основой работы являются: 1. Рассмотрение основных мировых тенденций режима синтезированной апертуры и свёрточных нейронных сетей. 2. Создание уникального датасета и написание программы на его основе. 3. Определение основных проблем режима синтезированной апертуры и предложение способов для их устранения. В данной работе рассмотрены основные принципы и современные тенденции режима синтезированной апертуры и свёрточных нейронных сетей. А также рассмотрено применение на практике. Был получен датасет путем сбора различных гражданских объектов с крупных изображений в режиме синтезированной апертуры с использованием программного пакета ENVI. В программном пакете MATLAB была создана свёрточная нейронная сеть для определения гражданских наземных объектов. Была проведена оценка потенциальных проблем, связанных с использованием режима синтезированной апертуры и потенциальные способы решения.

The topic of this final qualification work is “Detection of ground civilian objects using synthetic-aperture radar and convolutional neural network”. The purpose of this work is to create a convolutional neural network for detecting ground civilian objects in the synthetic aperture mode. The subject of this study is images of civilian ground objects obtained in the synthetic aperture mode. The basis of work is: 1. Consideration of the main global trends in the synthetic aperture mode and convolutional neural networks. 2. Creation of a unique dataset and writing a program based on it. 3. Determining the main problems of the synthetic aperture mode and suggesting ways to eliminate them.In this thesis, the main principles and modern trends of the synthetic aperture mode and convolutional neural networks are considered. And also considered the application in practice. A dataset was obtained by collecting various civilian objects from large synthetic aperture images using the ENVI software package. A convolutional neural network was designed in the MATLAB software package in order to identify civilian ground objects. An assessment was made of potential problems associated with the use of synthetic aperture mode and potential solutions.