Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/305386Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Саечников, И. В. | |
| dc.contributor.author | Скакун, В. В. | |
| dc.contributor.author | Чернявская, Э. А. | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-01T07:25:06Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-01T07:25:06Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Квантовая электроника : материалы XIV Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 21-23 нояб. 2023 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: М. М. Кугейко (гл. ред.), А. А. Афоненко, А. В. Баркова. – Минск : БГУ, 2023. – С. 570-571. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-530-1 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/305386 | - |
| dc.description.abstract | Представленная исследованием интеллектуальная платформа основана на оптимизированной архитектуре YOLOv7eff-air и предназначена для задач идентификации и анализа оптического потока на аэрофотоснимках. Платформа была обучена и протестирована с использованием набора данных изображений, полученных от спутника Pleiades, доказав эффективность для решения прикладных задач анализа оптического потока | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Интеллектуальная платформа для прикладных задач идентификации и анализа оптического потока на аэрофотоснимках | |
| dc.title.alternative | Intelligent Platform for Applied Tasks of Object Identification and Optical Flow Analysis on Aerospace Images / I. V. Saetchnikov, V. V. Skakun, E. A. Tcherniavskaia | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | The AI platform presented in this study is based on the optimized YOLOv7eff-air architecture, which is specifically designed for object identification and optical flow analysis tasks on aerial images. The platform was trained and tested using the Pleiades satellite image dataset, demonstrating its effectiveness in solving optical flow analysis tasks | |
| Располагается в коллекциях: | 2023. Квантовая электроника | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 570-571.pdf | 1,49 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.