Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли

Dettagli Bibliografici
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 615-620.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf
Autore principale:	Смирнов А. А.
Altri autori:	Друки А. А. Алексей Алексеевич (727)
Riassunto:	В работе представлены результаты разработки и сравнения архитектур сверточных нейронных сетей (СНС) для семантической сегментации объектов земной поверхности на изображениях, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Исследование включает подготовку датасета, реализацию моделей U-Net, U-Net++, SegNet и ENet, их обучение и оценку качества сегментации. Наилучшие результаты показала модель SegNet (F1- мера – 0,93, mIoU – 0,88) Текстовый файл
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточная нейронная сеть семантическая сегментация компьютерное зрение БПЛА дистанционное зондирование Земли U-Net
Accesso online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132277
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681244

Documenti analoghi

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений
di: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Pubblicazione: (2025)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания
di: Мачука М. К. Р.
Pubblicazione: (2025)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
di: Костылев В. И.
Pubblicazione: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Модели U-Net для семантической сегментации повреждённых деревьев сосны сибирской кедровой на снимках с БПЛА
Pubblicazione: (2022)

Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов
Pubblicazione: (2018)

Обнаружение очагов стволовых вредителей деревьев пихты при лесопатологическом мониторинге хвойных лесов
di: Мачука М. К. Р. Мендоса Кристиан Родриго
Pubblicazione: (2025)

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковыхснимков поверхности Земли
di: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Pubblicazione: (2023)

Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net
di: Игольников Н. А.
Pubblicazione: (2020)

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов
Pubblicazione: (2020)

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта учебник для вузов
di: Антохина Ю. А.
Pubblicazione: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов
Pubblicazione: (2021)

Разработка модели семантической сегментации облаков точек объектов в помещениях
di: Штайн В. А.
Pubblicazione: (2025)

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11
di: Ли Цзюмин
Pubblicazione: (2025)

Нейросетевые технологии обработки данных
di: Головко В. А.
Pubblicazione: (Минск, БГУ, 2017)

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках
di: Ли Цзюмин
Pubblicazione: (2025)

Оптимизация архитектуры сверточных нейронных сетей на основе генетического алгоритма
di: Волков В. К.
Pubblicazione: (2025)

Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород
Pubblicazione: (2025)

Датасет для решения задач объектного детектирования летающих объектов на тепловизионных изображениях
Pubblicazione: (2025)

Модель сверточной нейронной сети для детектирования объектов воздушного пространства на изображениях
di: Клековкин В. А.
Pubblicazione: (2023)

Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net
di: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Pubblicazione: (2024)

Rectal cancer image segmentation method based on U-Net network
di: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Pubblicazione: (2022)

Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений монография
di: Дёмин А. Ю.
Pubblicazione: (Томск, ТПУ, 2016)

Методы искусственного интеллекта учебное пособие
di: Басаргин А. А.
Pubblicazione: (Новосибирск, СГУГиТ, 2022)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен
di: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Pubblicazione: (2021)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек
di: Будзиаловский П. Б.
Pubblicazione: (2025)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках
Pubblicazione: (2021)

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей
di: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Pubblicazione: (2022)

Разработка алгоритмов для сегментации патологий сетчатки при диабетической ретинопатии с использованием архитектуры нейронной сети U-net
di: Лушников В. А.
Pubblicazione: (2025)

Разработка алгоритмов семантической сегментации изображений
di: Ильин В. И.
Pubblicazione: (2024)

Дистанционное зондирование Земли электронное учебное пособие
di: Соловицкий А. Н.
Pubblicazione: (Кемерово, КемГУ, 2019)

Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий
di: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Pubblicazione: (2024)

Интеллектуальные системы практикум
di: Акимова О. Ю.
Pubblicazione: (Москва, МИСИС, 2020)

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods
di: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Pubblicazione: (2020)

Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова
di: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Pubblicazione: (2021)

Гибридный алгоритм определения нефтенасыщенности керна по макрофотографиям пород в дневном и ультрафиолетовом свете
Pubblicazione: (2025)

Биологическое и компьютерное зрение
di: Крейман Г.
Pubblicazione: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Применение средств машинного обучения для исследования образцов керна
di: Денисов В. И.
Pubblicazione: (2024)

Применение алгоритмов семантической сегментации для обработки данных с беспилотных летательных аппаратов
di: Бирулина А. Г.
Pubblicazione: (2023)

Research on lung tumor image segmentation algorithm based on U⁃Net
di: Ван Юйцянь
Pubblicazione: (2025)

Сверточные нейронные сети: примеры реализаций учебно-методическое пособие
di: Соробин А. Б.
Pubblicazione: (Москва, РТУ МИРЭА, 2020)