Использование механизма сверточных нейронных сетей для поиска объектов на аэрофотоснимках
Автор: Смирнов Александр Владимирович, Иванов Егор Сергеевич
Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy
Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Статья в выпуске: 4 (35) т.8, 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье описан метод поиска объектов на аэрофотоснимках с применением нейронных сетей, а также алгоритм, позволяющий выполнить постобработку данных, полученных в результате работы нейронных сетей. Рассмотрена задача поиска самолетов на изображениях.
ID: 143164286 Короткий адрес: https://sciup.org/143164286
Список литературы Использование механизма сверточных нейронных сетей для поиска объектов на аэрофотоснимках
- Qiang Chen, Quan-sen Sun, Pheng Ann Heng, De-shen Xia. "A double-threshold image binarization method based on edge detector", Pattern Recognition, V. 41. No. 4. 2008. P. 1254-1267.
- J. Pitkänen. "Individual tree detection in digital aerial images by combining locally adaptive binarization and local maxima methods", Canadian Journal of forest research, V. 31. No. 5. 2001. P. 832-844.
- A. Rosebrock. Histogram of Oriented Gradients and Object Detection (Retrieved August 31, 2015), URL: http://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/
- Face Detection using Haar Cascades, OpenCV. Open Source Computer Vision Documentation, URL: http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html
- G. E. Hinton, N. Srivastava et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors, 2012, URL: https://arxiv.org/abs/1207.0580
- G. Cheng, P. Zhou, J. Han. "Learning rotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHR optical remote sensing images", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, V. 54. No. 12. 2016. P. 7405-7415.
- A. Kondratyev, I. Tishchenko. "Concept of Distributed Processing System of Images Flow", Robot Intelligence Technology and Applications 4, Results from the 4th International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications, RiTA 2015 (Bucheon, Korea, December 14-16, 2015), Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 447, eds. J.-H. Kim, F. Karray, J. Jo, P. Sincak, H. Myung, 2016. P. 551-561.
- D. Kriesel. A Brief introduction to Neural Networks, ZETA2-EN, 2007, URL: http://www.dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-enzeta2-2col-dkrieselcom.pdf
- Я. Ю. Дорогий. Архитектура обобщенных сверточных нейронных сетей//Вестник НТУУ КПИИ, 2012, №57, 6 с., URL: http://www.itvisnyk.kpi.ua/wp-content/uploads/2012/08/54_36.pdf
- S. Ren et al. "Object detection networks on convolutional feature maps", IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, V. 39. No. 7. 2017. P. 1476-1481.
- R. B. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, J. Malik. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation", Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2014 (Columbus, Ohio, USA, June 23-28, 2014), 2014. P. 580-587, URL: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf
Ред. заметка
