Предобработка космоснимков в задаче поиска объектов
Автор: Авраменко Юрий Владимирович, Федоров Роман Константинович, Ружников Геннадий Михайлович
Журнал: Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика @vestnik-bsu-maths
Рубрика: Информационные системы и технологии
Статья в выпуске: 4, 2018 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается совместное использование структурных методов и нейронных сетей для обнаружения антропогенных объектов, т.е. в методе поиска объектов по запросу пользователя на языке SOQL применяется классификатор на основе нейронной сети для оценки спектральных и текстурных признаков. В отличие от предыдущего метода опорных векторов (SVM) предложенный метод позволяет применять один классификатор для разных изображений.
Нейронные сети, классификация, логические методы распознавания
Короткий адрес: https://sciup.org/148308916
IDR: 148308916 | DOI: 10.18101/2304-5728-2018-4-16-21
Список литературы Предобработка космоснимков в задаче поиска объектов
- Методы и технологии обработки мульти-и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли высокого разрешения/О. И. Потатуркин //Вычислительные технологии. 2013. Т. 18. С. 60-67.
- Automatic reconstruction of regular buildings using a shapebased balloon snake model/D. Yari, M. Mokhtarzade, H. Ebadi, S. Ahmadi//Photogrammetric Record. 2014. Vol. 29, № 146. P. 187-205.
- Kolbe T. H., Plumer L., Cremers A. B. Using Constraints for the Identification of Buildings in Aerial Images//Procedings of the 2nd International Conference on the Practical Application of Constraint Technology. 1996. P. 1-12.
- Интерпретатор языка SOQL для обработки растровых изображений/И. В. Бычков //Вычислительные технологии. 2016. Т. 21, № 1. С. 49-59.
- Rashid T. Make your own neural network. CreateSpace Independent Publishing Platform. 2016. 222 p.
- Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks//Advances in neural information processing systems. 2012. P. 1097-1105.
