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

Библиографические подробности
Источник:Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли.— 2020.— [С. 102-105]
Автор-организация: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Другие авторы: Марков Н. Г. Николай Григорьевич, Маслов К. А. Константин Андреевич, Керчев И. А. Иван Андреевич, Токарева О. С. Ольга Сергеевна
Примечания: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
Язык:русский
Опубликовано: 2020
Предметы:
Online-ссылка:http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217
Формат: Электронный ресурс Статья
Запись в KOHA:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662827