Целью работы является обоснование перспектив использования сверточных нейронных сетей для задач компьютерного зрения в сферах спутникового мониторинга природных объектов и мониторинга автотранспорта в видеопотоке с камер видеонаблюдения. Были решены следующие задачи: проведен анализ теоретического материала; проведен анализ технических особенностей; выполнен учет технических особенностей; представлена оценка эффективности разработанных нейронных сетей. Актуальность работы обусловлена тем, что всё более широкое распространение за последние годы получают свёрточные нейронные сети, которые применяются, например, для решения задач по детекции объектов и восстановлению изображений в том числе в рамках цифровизации предприятий. Область применения нейронных сетей широка и включает многие промышленные комплексы. Источниками информации выступили данные отечественной и зарубежной научно-исследовательской литературы, официальных Интернет-ресурсов и проектная документация. Результатом работы является исследование текущего состояния предметной области, реальных проектов, которые решают схожие задачи, возможности применения наработок этих проектов в разработке собственных решений, а также две нейронные сети для решения соответствующих задач и сопутствующее им ПО и экономическая оценка реализации проектов на основе качественных и количественных показателей.

The given work is devoted to studying and substantiating of the prospects for using convolutional neural networks for computer vision tasks in the fields of satellite monitoring of natural objects and vehicle monitoring in a video stream from CCTV cameras. The research set the following goals: analysis of theoretical material; analysis of technical features; accounting for technical features; an assessment of the effectiveness of the developed neural networks. The relevance of the work is due to the fact that convolutional neural networks have become more widespread in recent years, which are used, for example, to solve problems of object detection and image restoration, including as part of the digitalization of enterprises. The scope of neural networks is wide and includes many industrial complexes. The sources of information were the data of domestic and foreign research literature, official Internet resources and project documentation. The result of the work is a study of the current state of the subject area, real projects that solve similar problems, as well as the possibility of using the developments of these projects in the development of their own solutions, as well as two neural networks for solving the corresponding problems and related software and an economic assessment of the implementation of projects based on quality and quantitative indicators.