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

Bibliografiske detaljer
Parent link:Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли.— 2020.— [С. 102-105]
Institution som forfatter: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Andre forfattere: 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
Sprog:russisk
Udgivet: 2020
Fag:
Online adgang:http://rprs.sfu-kras.ru/sites/default/files/sbornik_rpdzz_2020_1.pdf#page=102
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44023217
Format: MixedMaterials Electronisk Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662827

Lignende værker