Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
| Parent link: | Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли.— 2020.— [С. 102-105] |
|---|---|
| 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 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 662827 | ||
| 005 | 20250812142951.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\33985 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\22813 | ||
| 090 | |a 662827 | ||
| 100 | |a 20201110d2020 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов |f Н. Г. Марков, К. А. Маслов, И. А. Керчев, О. С. Токарева | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 101 (3 назв.)] | ||
| 330 | |a 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 | ||
| 463 | |t Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли |o материалы VII Международной научной конференции, Красноярск, 29 сентября - 2 октября 2020 г. |f Сибирский федеральный университет (СФУ), Институт космических и информационных технологий (ИКИТ) |v [С. 102-105] |d 2020 | ||
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a уссурийский полиграф | |
| 610 | 1 | |a пихты | |
| 610 | 1 | |a беспилотные летательные аппараты | |
| 610 | 1 | |a семантическая сегментация | |
| 610 | 1 | |a сверточные нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a U-Net | |
| 701 | 1 | |a Марков |b Н. Г. |c российский специалист в области информатики и вычислительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук |f 1950- |g Николай Григорьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\24748 |9 10989 | |
| 701 | 1 | |a Маслов |b К. А. |g Константин Андреевич | |
| 701 | 1 | |a Керчев |b И. А. |g Иван Андреевич | |
| 701 | 1 | |a Токарева |b О. С. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1966- |g Ольга Сергеевна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\27955 |9 12945 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20201110 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102 | |
| 856 | 4 | |u https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217 | |
| 942 | |c CF | ||