Детектирование дефектов дорожного полотна на панорамных изображениях

Detaylı Bibliyografya
Parent link:Наука. Технологии. Инновации: сборник научных трудов XIV Всероссийской научной конференции молодых ученых, Новосибирск, 30 ноября-04 декабря 2020 г./ Новосибирский государственный технический университет (НГТУ).— , 2020
Ч. 2 : Информационные технологии математического моделирования и обработки данных.— 2020.— [С. 179-182]
Yazar: Канаева И. А. Ирина Александровна
Müşterek Yazar: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Diğer Yazarlar: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Özet:Заглавие с экрана
Работа посвящена анализу применимости современных нейросетевых алгоритмов детектирования объектов к задаче выделения объектов на панорамных изображениях. Представлены результаты обнаружения дефектов дорожного полотна на панорамных изображениях с помощью глубокой сверточной нейронной сети, обученной на обычных изображениях.
The work is devoted to the analysis of the applicability of state-of-the-art architectures for object detection to the problem of object detection in panoramic images. The paper presents the results of detecting road surface defects in panoramic images using a deep convolutional neural network trained on planar images.
Baskı/Yayın Bilgisi: 2020
Konular:
Online Erişim:https://lomonosov-msu.ru/file/event/6339/eid6339_attach_0126260cb8e08fa010f0a68551f3f28364b18ca9.pdf#page=180
Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=663149

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 663149
005 20250813094749.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\34318 
035 |a RU\TPU\network\34317 
090 |a 663149 
100 |a 20210127d2020 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 Детектирование дефектов дорожного полотна на панорамных изображениях  |f И. А. Канаева, Ю. А. Иванова 
203 |a Текст  |c электронный 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a [Библиогр.: 7 назв.] 
330 |a Работа посвящена анализу применимости современных нейросетевых алгоритмов детектирования объектов к задаче выделения объектов на панорамных изображениях. Представлены результаты обнаружения дефектов дорожного полотна на панорамных изображениях с помощью глубокой сверточной нейронной сети, обученной на обычных изображениях. 
330 |a The work is devoted to the analysis of the applicability of state-of-the-art architectures for object detection to the problem of object detection in panoramic images. The paper presents the results of detecting road surface defects in panoramic images using a deep convolutional neural network trained on planar images. 
461 |t Наука. Технологии. Инновации  |o сборник научных трудов XIV Всероссийской научной конференции молодых ученых, Новосибирск, 30 ноября-04 декабря 2020 г.  |o в 9 ч.  |f Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)  |d 2020 
463 |t Ч. 2 : Информационные технологии математического моделирования и обработки данных  |v [С. 179-182]  |d 2020 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
700 1 |a Канаева  |b И. А.  |g Ирина Александровна 
701 1 |a Иванова  |b Ю. А.  |c специалист в области информатики и вычислительной техники  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук  |f 1986-  |g Юлия Александровна  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\45858  |9 22003 
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 20210127  |g RCR 
856 4 |u https://lomonosov-msu.ru/file/event/6339/eid6339_attach_0126260cb8e08fa010f0a68551f3f28364b18ca9.pdf#page=180 
942 |c CF