Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/32384
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Chen, Ch. | - |
dc.contributor.author | Минальд, А. А. | - |
dc.contributor.author | Богуш, Р. П. | - |
dc.contributor.author | Ma, G. | - |
dc.contributor.author | Weichen, Y. | - |
dc.contributor.author | Абламейко, С. В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-16T11:51:42Z | - |
dc.date.available | 2022-06-16T11:51:42Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | Chen C., Минальд А.А., Богуш Р.П., Ma G., Weichen Y., Абламейко С.В. Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(2):275-282. https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282 | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/32384 | - |
dc.description | Chen C., Мinald A.A., Bohush R.P., Ma G., Weichen Y., Аblameyko S.V. Detection and Classification of Vehicles in Ultra-High Resolutions Images Using Neural Networks. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2022;89(2):275-282. (In Russ.) https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282 | ru_RU |
dc.description.abstract | Предлагается архитектура глубокой нейронной сети, основанная на интеграции сверточной нейронной сети Faster R-CNN с модулем Feature Pyramid Network. На основе данного подхода разработан алгоритм обнаружения и классификации транспортных средств на изображениях и соответствующая модель. Для обучения предложенной модели использована кроссплатформенная среда ML.NET. Представлены результаты сравнения эффективности применения предложенного подхода и сверточных нейронных сетей YOLO v4 и Faster R-CNN. Показано улучшение точности обнаружения и локализации разных типов транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения. Приведены примеры обработки изображений земной поверхности сверхвысокого разрешения и даны соответствующие рекомендации. | ru_RU |
dc.description.sponsorship | При поддержке: Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Национальной программы набора иностранных экспертов (гранты № G2021016001L, G2021016002L) и Базовой программы исследований общественного благосостояния провинции Чжэцзян (грант № LGJ19F020002). | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Институт физики НАН Беларуси | ru_RU |
dc.publisher | Springer Nature | ru_RU |
dc.title | Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей | ru_RU |
dc.title.alternative | Detection and Classification of Vehicles in Ultra-High Resolutions Images Using Neural Networks | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.identifier.doi | 10.1007/s10812-022-01361-1 | - |
dc.identifier.doi | 10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282 | - |
Appears in Collections: | Публикации в Scopus и Web of Science Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
275-282.pdf | 239.65 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.