Search
Семантическая сегментация в задачах детектирования пожаров по данным дистанционного зондирования Земли
View/
Date
2019Publisher
БрГТУUDC
004.93'1Citation
Ганченко, 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.).Abstract
В 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.
Annotation in another language
In 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.
Collection
- 2019 [19]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.