Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов

Bibliographic Details
Parent link:	Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы VII Международной научной конференции, Красноярск, 29 сентября - 2 октября 2020 г./ Сибирский федеральный университет (СФУ), Институт космических и информационных технологий (ИКИТ). [С. 102-105].— , 2020
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Other Authors:	Марков Н. Г. Николай Григорьевич, Маслов К. А. Константин Андреевич, Керчев И. А. Иван Андреевич, Токарева О. С. Ольга Сергеевна
Summary:	Заглавие с экрана Разработана модель сверточной нейронной сети, основанная на архитектуре полносверточной нейронной сети U-Net. С ее помощью решена задача сегментации снимковс беспилотных летательных аппаратов пихтовых насаждений, поврежденных уссурийскимполиграфом. Результаты исследований предложенной модели сверточной нейронной сетипоказали ее достаточно высокую эффективность при сегментации на снимках деревьевпихты классов «Живые», «Свежий сухостой» и при распознавании пикселей фона
Published:	2020
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ уссурийский полиграф пихты беспилотные летательные аппараты семантическая сегментация сверточные нейронные сети U-Net
Online Access:	http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102 https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662827

Internet

http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217