Отрывок: п р и зн ак и SVM 78,39 339,25 78,13 352,16 78,14 516,52 – – GBT 87,70 1,44 87,93 1,43 87,84 1,57 87,61 6,73 RF 500 88,24 2,29 88,47 2,35 88,27 2,70 – – RF 100 88,15 0,48 88,24 0,50 88,14 0,59 87,96 2,7...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Блохинов, Ю.Б. | - |
dc.contributor.author | Горбачев, В.А. | - |
dc.contributor.author | Ракутин, Ю.О. | - |
dc.contributor.author | Никитин, А.Д. | - |
dc.date.accessioned | 2018-04-05 11:09:48 | - |
dc.date.available | 2018-04-05 11:09:48 | - |
dc.date.issued | 2018-02 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20180403\68014 | ru |
dc.identifier.citation | Блохинов, Ю.Б. Разработка алгоритма семантической сегментации аэрофотоснимков реального времени / Ю.Б. Блохинов, В.А. Горбачев, Ю.О. Ракутин, А.Д. Никитин // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 1. – С. 141-148. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-1-141-148. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-1-141-148 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Razrabotka-algoritma-semanticheskoi-segmentacii-aerofotosnimkov-realnogo-vremeni-68014 | - |
dc.description.abstract | Статья посвящена разработке эффективного алгоритма семантической сегментации изображений для работы в реальном времени, обладающего наилучшей точностью в своем классе. На основе сравнительного анализа методов предварительной сегментации, методов вычисления признаков по сегментам изображения, а также различных алгоритмов машинного обучения выявлены наиболее эффективные из них как по точности, так и по быстродействию. По результатам исследования построен модульный алгоритм семантической сегментации со временем выполнения, близким к реальному. Обучение и тестирование проводились на коллекции ISPRS «Vaihingen» аэрофотоснимков видимого и инфракрасного диапазонов, к которым прилагается пиксельная карта высот изображенной местности. Предложен оригинальный способ получения нормализованной матрицы высот по исходной цифровой модели рельефа. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 17-08-00191 а). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет имени акад. С.П. Королева | ru |
dc.relation.ispartofseries | 42/1; | - |
dc.subject | анализ изображений | ru |
dc.subject | распознавание образов | ru |
dc.subject | детектирование | ru |
dc.subject | классификация | ru |
dc.subject | аэрофотоснимки | ru |
dc.subject | матрица высот | ru |
dc.subject | суперпиксели | ru |
dc.subject | набор признаков | ru |
dc.subject | семантическая сегментация | ru |
dc.subject | машинное обучение | ru |
dc.subject | условные случайные поля | ru |
dc.title | Разработка алгоритма семантической сегментации аэрофотоснимков реального времени | ru |
dc.title.alternative | A real-time semantic segmentation algorithm for aerial imagery | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | п р и зн ак и SVM 78,39 339,25 78,13 352,16 78,14 516,52 – – GBT 87,70 1,44 87,93 1,43 87,84 1,57 87,61 6,73 RF 500 88,24 2,29 88,47 2,35 88,27 2,70 – – RF 100 88,15 0,48 88,24 0,50 88,14 0,59 87,96 2,7... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
420117.pdf | Основная статья | 1.69 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.