| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Paulenka, D. A. | - |
| dc.contributor.author | Kovalev, V. A. | - |
| dc.contributor.author | Snezhko, E. V. | - |
| dc.contributor.author | Liauchuk, V. A. | - |
| dc.contributor.author | Pechkovsky, E. I. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-06-04T07:49:37Z | - |
| dc.date.available | 2020-06-04T07:49:37Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Recognition of underlying surface using a convolutional neural network on a single-board compute / D. A. Paulenka [et al.] // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 1 / редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 71–77. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-90533-7-5 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39031 | - |
| dc.description.abstract | The article presents development results for hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of Earth. Given device has size 5.2×7.4×3.1 cm, mass 52 g and uses convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for image classification. The micromodule can be installed on board of a small spacecraft or a light unmanned aerial vehicle (drone). The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | Беспринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | image recognition | ru_RU |
| dc.subject | convolutional neural networks | ru_RU |
| dc.subject | deep learning | ru_RU |
| dc.subject | распознавание изображений | - |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | - |
| dc.subject | глубокое обучение | - |
| dc.title | Recognition of underlying surface using a convolutional neural network on a single-board compute | ru_RU |
| dc.title.alternative | Распознавание подстилающей поверхности земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере | - |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Приводятся результаты разработки программно-аппаратного комплекса (микромодуля) по обнаружению и классификации изображений подстилающей поверхности Земли. Полученное устройство имеет размеры 5,2×7,4×3,1 см, массу 52 г и использует сверточную нейронную сеть на основе архитектуры MobileNetV2 для классификации изображений. Микромодуль может использоваться на борту малых космических аппаратов либо легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Приведенные в статье сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)
|
