Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/233368
Заглавие документа: | Classification of Motion Regions with Convolutional Networks, Support Vector Machines, and Random Forests in Video-Based Analysis of Bee Traffic |
Авторы: | Kulyukin, V. A. Mukherjee, S. Vats, P. Tiwari, A. Burkatovskaya, Y. B. |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
Дата публикации: | 2019 |
Издатель: | Minsk : BSU |
Библиографическое описание источника: | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 214-218. |
Аннотация: | Bee traffic is the number of bees moving in a given area in front of a specific hive over a given period of time. Video-based bee traffic analysis has the potential to automate the assessment of bee traffic levels, which, in turn, may lead to the automation of honeybee colony health assessment. In this paper, we evaluate several convolutional networks to classify regions of detected motion as BEE or NO-BEE in videos captured by BeePi, an electronic beehive monitoring system. We compare the performance of several convolutional neural networks with the performance of support vector machines and random forests on the same image dataset |
URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/233368 |
ISBN: | 978-985-566-811-5 |
Располагается в коллекциях: | 2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
214-218.pdf | 314,8 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.