Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288557| Title: | Классификация объектов на изображениях, полученных с помощью космических аппаратов и БПЛА |
| Other Titles: | Classification of objects in images obtained using spacecraft and UAV / V.Ganchenko, A.Doudkin, А.Inyutin, Ya.Marushko, V.Pisarenko |
| Authors: | Ганченко, В. В. Дудкин, А. А. Инютин, А. В. Марушко, Е. Е. Писаренко, В. Г. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::География |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 296-302. |
| Abstract: | Для идентификации и классификации объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств БПЛА и орбитального базирования, предложена нейросетевая модель классификации, основанная на использовании автоэнкодера и построенная по архитектуре ансамбля многослойных персептронов. Использование предложенной модели для классификации на четыре класса: «Пожар», «Задымление», «Растительность» и «Строения», позволяет достичь точности классификации выше 99 % |
| Abstract (in another language): | This report presents a neural network model for identifying and classifying objects in images obtained using UAV and orbital-based imaging equipment. The model is based on the use of an autoencoder and is built on the architecture of an ensemble of multilayer perceptrons. The model has an accuracy above 99% when classified into four classes: "Fire", "Smoke", "Vegetation" and "Building" |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288557 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Sponsorship: | Работа выполнена при поддержке БРФФИ (договор № Ф21УКРГ-007 от 30.04.2021) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2022. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 296-302.pdf | 316,43 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.