Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов
| 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 |
|---|---|
| Collectivité auteur: | |
| Autres auteurs: | , , , |
| Résumé: | 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 |
| Langue: | russe |
| Publié: |
2020
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102 https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217 |
| Format: | Électronique Chapitre de livre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662827 |
| Résumé: | 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 |
|---|