Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliografiska uppgifter
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 615-620
Huvudupphovsman:	Смирнов А. А.
Övriga upphovsmän:	Друки А. А. Алексей Алексеевич (научный руководитель)
Sammanfattning:	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
Språk:	ryska
Publicerad:	2025
Ämnen:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточная нейронная сеть семантическая сегментация компьютерное зрение БПЛА дистанционное зондирование Земли U-Net
Länkar:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132277
Materialtyp:	Elektronisk Bokavsnitt
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681244

Liknande verk

Сжатие выходов сверточных слоёв с использованием DCT и усечения коэффициентов; Молодежь и современные информационные технологии
av: Черенков А. А.
Publicerad: (2026)

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
av: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Publicerad: (2025)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
av: Мачука М. К. Р.
Publicerad: (2025)

Модели U-Net для семантической сегментации повреждённых деревьев сосны сибирской кедровой на снимках с БПЛА; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 19, № 1
Publicerad: (2022)

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Publicerad: (2020)

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

Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 18, № 1
Publicerad: (2021)

Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
av: Игольников Н. А.
Publicerad: (2020)

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

Разработка модели семантической сегментации облаков точек объектов в помещениях; Молодежь и современные информационные технологии
av: Штайн В. А.
Publicerad: (2025)

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковыхснимков поверхности Земли; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 63
av: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Publicerad: (2023)

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
av: Ли Цзюмин
Publicerad: (2025)

Нейросетевые технологии обработки данных
av: Головко В. А.
Publicerad: (Минск, БГУ, 2017)

Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 1
Publicerad: (2018)

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках; Молодежь и современные информационные технологии
av: Ли Цзюмин
Publicerad: (2025)

Оптимизация архитектуры сверточных нейронных сетей на основе генетического алгоритма; Молодежь и современные информационные технологии
av: Волков В. К.
Publicerad: (2025)

Устойчивость модели полносверточной нейронной сети с механизмом внимания к импульсным помехам на изображениях пораженных деревьев пихты; Молодежь и современные информационные технологии
av: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Publicerad: (2026)

Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород; Системы анализа и обработки данных; № 2 (98)
Publicerad: (2025)

Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net; Молодежь и современные информационные технологии
av: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Publicerad: (2024)

Rectal cancer image segmentation method based on U-Net network; Молодежь и современные информационные технологии
av: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Publicerad: (2022)

Датасет для решения задач объектного детектирования летающих объектов на тепловизионных изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Publicerad: (2025)

Модель сверточной нейронной сети для детектирования объектов воздушного пространства на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
av: Клековкин В. А.
Publicerad: (2023)

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

Методы искусственного интеллекта учебное пособие
av: Басаргин А. А.
Publicerad: (Новосибирск, СГУГиТ, 2022)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
av: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Publicerad: (2021)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек; Молодежь и современные информационные технологии
av: Будзиаловский П. Б.
Publicerad: (2025)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
Publicerad: (2021)

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
av: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Publicerad: (2022)

Разработка алгоритмов семантической сегментации изображений; Интеллектуальная энергетика
av: Ильин В. И.
Publicerad: (2024)

Разработка алгоритмов для сегментации патологий сетчатки при диабетической ретинопатии с использованием архитектуры нейронной сети U-net; Физико-технические проблемы в науке, промышленности и медицине
av: Лушников В. А.
Publicerad: (2025)

Машинное обучение в медицинских исследованиях учебное пособие
av: Касюк С. Т.
Publicerad: (Челябинск, ЮУГМУ, 2025)

Определение положения роботов в пространстве с использованием компьютерного зрения; Интеллектуальная энергетика
av: Русанова Н. И.
Publicerad: (2025)

Интеллектуальные системы практикум
av: Акимова О. Ю.
Publicerad: (Москва, МИСИС, 2020)

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

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51
av: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Publicerad: (2020)

Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2
av: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Publicerad: (2024)

Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова; Молодежь и современные информационные технологии
av: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Publicerad: (2021)

Гибридный алгоритм определения нефтенасыщенности керна по макрофотографиям пород в дневном и ультрафиолетовом свете; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 10
Publicerad: (2025)

Биологическое и компьютерное зрение
av: Крейман Г.
Publicerad: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
av: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Publicerad: (Томск, 2026)