В статье описано решение задачи актуализации базы данных репозитория нейросетевых моделей для анализа и прогнозирования развития пространственных процессов на основе проектно-ориентированного подхода. Процесс интеграции глубоких нейронных сетей в репозитории основывается на проектно-ориентированном подходе, на основе которого каждая хранимая глубокая нейронная сеть сопоставлена с кругом задач, в рамках которых она может использоваться и с данными, которые она при этом анализирует. В рамках репозитория интегрированы модели, позволяющие решать задачи классификации, сегментации и детектирования объектов на основе данных дистанционного космического мониторинга.
UPDATING DATABASE OF REPOSITORY OF NEURAL NETWORK MODELS FOR ANALYSIS AND PREDICTION OF SPATIAL PROCESSES
The article describes the solution for the problem of updating the database of the repository of neural network models for the analysis and forecasting of spatial processes based on the project-oriented approach. The process of integrating deep neural networks in the repository is based on the project-oriented approach, on the basis of which each stored deep neural network is compared with the range of tasks within which it can be used and with the data it analyzes. Within the framework of the repository, models are integrated that allow solving the problems of classification, segmentation and detection of objects based on remote space monitoring data.