Search

Show simple item record

dc.contributor.authorГанченко, Валентин Вячеславович
dc.contributor.authorДудкин, Александр Арсентьевич
dc.coverage.spatialБрестru_RU
dc.date.accessioned2020-04-17T07:14:49Z
dc.date.available2020-04-17T07:14:49Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationГанченко, В. В. Семантическая сегментация в задачах детектирования пожаров по данным дистанционного зондирования Земли / В. В. Ганченко, А. А. Дудкин // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2019. – № 5. – С. 2–5 : ил. – Библиогр.: с. 5 (12 назв.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/4952
dc.descriptionGANCHENKO V. V., DOUDKIN A. A. Semantic segmentation in tasks of fire detection on data of remote sensing of the earthru_RU
dc.description.abstractВ данной работе рассматривается задача детектирования пожаров по данным дистанционного зондирования поверхности Земли различного пространственного разрешения. В качестве основы детектирования используется семантическая сегментация, выполняемая с использованием сверточных нейронных сетей. Сравниваются результаты работы двух архитектур нейронных сетей, построенных на базе SegNet и U-Net.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБрГТУru_RU
dc.subjectраспознавание образовru_RU
dc.subjectопознание образовru_RU
dc.subjectpattern recognitionru_RU
dc.titleСемантическая сегментация в задачах детектирования пожаров по данным дистанционного зондирования Землиru_RU
dc.typeСтатья (Article)ru_RU
dc.identifier.udc004.93'1ru_RU
dc.abstract.alternativeIn this paper, we consider problem of detection of fires according to data of remote sensing of the Earth's surface of various spatial resolutions. As a basis for detection, semantic segmentation is used. This segmentation approach is based on convolutional neural networks. The results of two neural network architectures based on SegNet and U-Net are compared.ru_RU


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record