https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43866
Title: | Распознавание сельскохозяйственной растительности на изображениях земной поверхности на основе сверточной нейронной сети U-Net |
Other Titles: | Agricultural vegetation recognition on Earth’s surface images using convolutional neural network U-Net |
Authors: | Ганченко, В. В. Дудкин, А. А. Шелег, С. В. |
Keywords: | публикации ученых;материалы конференций;сверточные нейронные сети;семантическая сегментация;мультиспектральные изображения;convolutional neural networks;semantic segmentation;multispectral images |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | Бестпринт |
Citation: | Ганченко, В. В. Распознавание сельскохозяйственной растительности на изображениях земной поверхности на основе сверточной нейронной сети U-Net / В. В. Ганченко, А. А. Дудкин, С. В. Шелег // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 110–116. |
Abstract: | В данной работе рассматривается задача сегментации картофельных полей по данным аэрофотосъемки различного пространственного разрешения. В качестве основы алгоритма распознавания используется свёрточная нейронная сеть с архитектурой U-Net. Предложенный алгоритм позволяет выполнить разделение пикселей мултиспектрального изображения на два класса: «растительность» и «почва». Произведён сравнительный анализ предложенного алгоритма с другими нейросетевыми алгоритмами. |
Alternative abstract: | This paper considers the task of segmenting potato fields based on aerial photography of different spatial resolution. A convolutional neural network with U-Net architecture is used as the basis of the recognition algorithm. The proposed algorithm allows separating the pixels of the image into two classes: "vegetation" and "soil." A comparative analysis of the proposed algorithm has been made with other neural network algorithms. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43866 |
ISBN: | 978-985-7267-09-5 |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021) |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Ganchenko_Raspoznavaniye.pdf | 1.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.