Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288229
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ye, S.P. | - |
dc.contributor.author | Chen, C.X. | - |
dc.contributor.author | Nedzved, A. | - |
dc.contributor.author | Jiang, J. | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-02T06:49:35Z | - |
dc.date.available | 2022-11-02T06:49:35Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Comput Opt 2020;44(6):944-950. | ru |
dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288229 | - |
dc.description.abstract | The buildings are very complex for detection on SAR images, where the basic features of those are shadows. There are many different representations for SAR shadow. As result it is no possible to use convolutional neural network for building detection directly. In this article we give property analysis of SAR shadows of different type buildings. After that, each region (ROI) prepared for training of building detection is corrected with its own SAR shadow properties. Reconstructions of ROI will be put in a modified YOLO network for building detection with better quality result. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Institution of Russian Academy of Sciences | ru |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | ru |
dc.title | Building detection by local region features in SAR images | ru |
dc.type | article | ru |
dc.rights.license | CC BY 4.0 | ru |
dc.identifier.DOI | 10.18287/2412-6179-CO-703 | - |
dc.identifier.scopus | 85098732302 | - |
Располагается в коллекциях: | Статьи факультета прикладной математики и информатики |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
440612.pdf | 3,11 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.