Показати скорочений опис матеріалу
Нейромережеве виділення об’єктів забудови на цифрових знімках
dc.contributor.author | Колбасов, А. Д. | |
dc.contributor.author | Каштан, В. Ю. | |
dc.date.accessioned | 2023-03-07T11:39:39Z | |
dc.date.available | 2023-03-07T11:39:39Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Колбасов А. Д. Нейромережеве виділення об’єктів забудови на цифрових знімках / Колбасов А. Д., В. Ю. Каштан // Молодь: наука та інновації : матеріали 10-ої всеукр. наук.-техн. конф. студентів, аспірантів і молодих учених, м. Дніпро, 23–25 листопада 2022 р. – Дніпро : НТУ ДП, 2022.- С. 356-357 | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/162732 | |
dc.description.abstract | Будівлі є найбільш помітною штучною структурою та географічним об’єктом у міських районах. Точна та актуальна інформація про будівництво відіграє життєво важливу роль у багатьох сферах людської діяльності, наприклад, у міському плануванні; моніторингу навколишнього середовища; управлінні нерухомістю; оцінці чисельності населення та оцінці ризику стихійних лих, тощо. Точне виділення будівель із супутникових цифрових зображень є нелегким завданням і все ще залишається проблемою через складність конструкцій будівель та їхнього оточення [1]. По-перше, будівлі мають значні відмінності у розмірі, формі, висоті та функціях, і вони також представляють великі варіації зображень високої роздільної здатності через освітлення, кут огляду, оклюзії та тіні [2]. Крім того, складні міські сцени, що складаються з спектральної схожості об’єктів, таких як дороги, оголена земля та стоянки, ускладнюють точне виділення будівель. Щоб впоратись із цими проблемами, проводяться численні дослідження на цю тему та запропоновано багато методів з різних точок зору. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | НТУ ДП | uk_UA |
dc.subject | цифровий знімок | uk_UA |
dc.subject | будівництво | uk_UA |
dc.subject | супутникові цифрові зоображення | uk_UA |
dc.title | Нейромережеве виділення об’єктів забудови на цифрових знімках | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dc.identifier.udk | 004.652 | uk_UA |