Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей поврежденных уссурийским полиграфом деревьев пихты на фотоснимках с беспилотных летательных аппаратов

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.