Распознавание зданий на снимках с беспилотного летательного аппарата с использованием методов глубокого обучения

Богданович, А. В.; Янукович, Т. П.

Issue Date Author Title Subject

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/248664

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Богданович, А. В.
dc.contributor.author	Янукович, Т. П.
dc.date.accessioned	2020-09-24T12:32:42Z	-
dc.date.available	2020-09-24T12:32:42Z	-
dc.date.issued	2020
dc.identifier.citation	Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2020. – С. 177-181.
dc.identifier.isbn	978-985-566-942-6
dc.identifier.uri	https://elib.bsu.by/handle/123456789/248664	-
dc.description	Секция «Системы машинного и глубокого обучения»
dc.description.abstract	Предложена модель для распознавания зданий на снимках с беспилотного летательного аппарата. В основе модели лежит глубокая сверточная нейронная сеть, обученная на снимках городов и городских поселков Республики Беларусь, и по своим характеристикам она превосходит классические методы распознавания изображения применительно к этой задаче, поскольку обладает универсальностью, простотой применения и не требует для конечного пользователя знаний в корректном использовании, в отличие от классических методов, которые нужно подбирать в зависимости от условий
dc.language.iso	ru
dc.publisher	Минск : БГУ
dc.subject	ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.title	Распознавание зданий на снимках с беспилотного летательного аппарата с использованием методов глубокого обучения
dc.type	conference paper
Appears in Collections:	2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
177-181.pdf		879,71 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Google Scholar