Полное описание

Нейросетевая модель классификации, основанная на использовании автоэнкодера и построенная по архитектуре ансамбля многослойных персептронов / А. А. Дудкин, В. В. Ганченко, А. В. Инютин, Е. Е. Марушко. - Текст : непосредственный // Нейроинформатика - 2022 : XXIV Международная научно-техническая конференция, 17-21 октября 2022 г., г. Долгопрудный, Московская область : сборник научных трудов / Российская нейросетевая ассоциация [и др.]. - Москва : МФТИ, 2022. - С. 127-136. - Библиогр.: с. 136 (9 назв.). - ISBN 978-5-7417-0823-1.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
28.23.15	004.93

Рубрики:
Нейронные сети
Распознавание образов

Кл.слова (ненормированные): автоэнкодер -- ансамбль многослойных персептронов -- классификация
Аннотация: Для идентификации и классификации объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и орбитального базирования, предложена нейросетевая модель классификации, основанная на использовании автоэнкодера и построенная по архитектуре ансамбля многослойных персептронов. При выделении информативных признаков дополнительно добавляется цветовая информация, инвариантная к масштабу и поворотам изображения и основанная на построении поканальных гистограмм. Модель реализована с использованием библиотеки Keras. Использование предложенной модели для классификации на четыре класса: "Пожар", "Задымление", "Растительность" и "Строения", позволяет достичь точности классификации выше 99%.
Доп. точки доступа:
Дудкин, А.А.
Ганченко, В.В.
Инютин, А.В.
Марушко, Е.Е.
Российская нейросетевая ассоциация
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -090168-040765)

Шифр в сводном ЭК: 40b51c094155583d922e8b928cdae4f5

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽