• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Вик, К. В. Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках / К. В. Вик, А. А. Друки, Д. С. Григорьев, В. Г. Спицын. - Текст : непосредственный // Национальный исследовательский Томский государственный университет. Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика : научный журнал. - 2021. - N 55. - С. 18-25. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1998-8605.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Лесные пожары

    Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- семантическая сегментация -- компьютерное зрение -- обработка изображений
    Аннотация: Целью работы является разработка алгоритмов семантической сегментации областей лесных пожаров на спутниковых снимках земной поверхности. При активном развитии алгоритмов компьютерного зрения сегодня существует ряд задач в данной области, которые не решены в полной мере и не обеспечивают требуемую точность работы. Поэтому существует потребность в разработке алгоритмов и программных средств, которые обеспечили бы высокое качество сегментации изображений. На основе анализа существующих методов и алгоритмов сегментации изображений было принято решение использовать нейросетевые алгоритмы. В процессе выполнения работы разработана сверточная нейронная сеть, а также сформирована обучающая выборка. Для разработки нейронной сети применялась библиотека машинного обучения Keras, также использовались оптимизации алгоритма обратного распространения ошибки. В результате была осуществлена программная реализация алгоритма, позволяющего выполнять сегментацию областей лесных пожаров на спутниковых снимках земной поверхности. Представлены результаты работы, а также сравнение их эффективности с существующими аналогами.
    Доп. точки доступа:
    Друки, А.А.
    Григорьев, Д.С.
    Спицын, В.Г.

    Экз-ры полностью 353c58fee7c1f7b7a212517e7db69198/2021/55
    Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ЧЗХР (1)
    Свободны: ЧЗХР (1)
    Заказаны экз-ры для отделов: ХРЦ

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -143753-983287)

    Шифр в сводном ЭК: 28e30b3e168ed7fa04b0af7f35605344




    Заказ фрагмента документа ₽