Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61501
Title: Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей поврежденных уссурийским полиграфом деревьев пихты на фотоснимках с беспилотных летательных аппаратов
Authors: Порошкин, Константин Сергеевич
metadata.dc.contributor.advisor: Марков, Николай Григорьевич
Keywords: свёрточные нейронные сети; деревья пихты; беспилотный летательный аппарат; уссурийский полиграф; детектирование объектов на снимках; convolutional neural networks; fir trees; unmanned aerial vehicle; object detection; RetinaNet
Issue Date: 2020
Citation: Порошкин К. С. Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей поврежденных уссурийским полиграфом деревьев пихты на фотоснимках с беспилотных летательных аппаратов : бакалаврская работа / К. С. Порошкин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Н. Г. Марков. — Томск, 2020.
Abstract: Разработанные и программно-реализованные архитектуры сверточных нейронных сетей позволят детектировать на фотоснимках поврежденные деревья разной степени деградации. Результаты детектирования таких деревьев будут востребованы при решении практически важных лесохозяйственных задач, включая задачи оценки различных характеристик пихтовых лесов.
Developed and software-implemented convolutional architectures neural networks will allow to detect damaged images trees of varying degrees of degradation. The results of detection of such trees will be in demand when solving practically important forestry tasks, including the tasks of evaluating various characteristics of fir forests.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61501
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU941217.pdf2,85 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.