Search

Show simple item record

dc.contributor.authorХацкевич, Мария Викторовна
dc.contributor.authorГоловко, Владимир Адамович
dc.contributor.authorМихняев, Андрей Леонидович
dc.coverage.spatialБрестru_RU
dc.date.accessioned2020-04-16T19:19:19Z
dc.date.available2020-04-16T19:19:19Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationХацкевич, М. В. Распознавание крон деревьев на изображении с применением нейросетевых методов / М. В. Хацкевич, В. А. Головко, А. Л. Михняев // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2019. – № 5. – С. 18–24 : ил. – Библиогр.: с. 23–24 (8 назв.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/4947
dc.descriptionKHATSKEVICH M. V., GOLOVKO V. A., MIKHNYAEV L. P. Recognition of tree crowns on image using neural network methodsru_RU
dc.description.abstractАвтоматическое распознавание спутниковых снимков – это наиболее перспективный способ получения информации о расположении различных объектов на местности. В данной статье предложен подход для решения задачи распознавания крон деревьев на спутниковых снимках. Приведены основные составляющие архитектуры нейронной сети U-Net. Описан процесс решения задачи распознавания крон деревьев на спутниковых снимках с применением нейросетевой архитектуры U-Net. Исходя из экспериментальных данных, можно сделать вывод, что выбранная нейросетевая архитектура U-Net показывает достаточно хорошие результаты для решения задачи распознавания крон деревьев на спутниковых снимках. Поставленная задача является достаточно узкоспециализированной, так как в качестве объекта распознавания выбраны лесные насаждения. Решение задачи распознавания крон деревьев на спутниковых снимках позволит существенно упростить процесс разметки карт для картографов, сократить время на обработку данных, существенно уменьшить физический объем данных. Интеллектуальное ядро поставленной задачи потенциально может быть полезным для решения задачи распознавания других объектов, а, следовательно, оно может быть полезно для многих сфер деятельности. Путём замены входных данных, а именно масок (например, если необходимо распознать строения, дороги, водоёмы и т. п.), можно получить размеченную карту по интересующему критерию, переобучив сеть.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБрГТУru_RU
dc.subjectинтеллектуальные системыru_RU
dc.subjectприкладные системы искусственного интеллектаru_RU
dc.subjectintelligent systemsru_RU
dc.subjectartificial intelligence applicationsru_RU
dc.titleРаспознавание крон деревьев на изображении с применением нейросетевых методовru_RU
dc.typeСтатья (Article)ru_RU
dc.identifier.udc004.89ru_RU
dc.abstract.alternativeThe article proposes the approach to solving the problem of tree crown recognition in satellite imagery. The main components of the architecture of U-Net neural network are given. The process of solving the problem of tree crown recognition in satellite imagery using U-Net neural network architecture. Based on experimental data, it can be concluded that the selected U-Net neural network architecture shows good enough results for solving the problem of tree crown recognition in satellite images.ru_RU


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record