Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли

Bibliografische gegevens
Parent link:Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли.— 2020.— [С. 102-105]
Coauteur: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Andere auteurs: Марков Н. Г. Николай Григорьевич, Маслов К. А. Константин Андреевич, Керчев И. А. Иван Андреевич, Токарева О. С. Ольга Сергеевна
Samenvatting: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
Taal:Russisch
Gepubliceerd in: 2020
Onderwerpen:
Online toegang:http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217
Formaat: Elektronisch Hoofdstuk
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662827