Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61501
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Марков, Николай Григорьевич | ru |
dc.contributor.author | Порошкин, Константин Сергеевич | ru |
dc.date.accessioned | 2020-06-17T06:37:10Z | - |
dc.date.available | 2020-06-17T06:37:10Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.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. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61501 | - |
dc.description.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. | ru |
dc.description.abstract | 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. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | свёрточные нейронные сети | ru |
dc.subject | деревья пихты | ru |
dc.subject | беспилотный летательный аппарат | ru |
dc.subject | уссурийский полиграф | ru |
dc.subject | детектирование объектов на снимках | ru |
dc.subject | convolutional neural networks | en |
dc.subject | fir trees | en |
dc.subject | unmanned aerial vehicle | en |
dc.subject | object detection | en |
dc.subject | RetinaNet | en |
dc.title | Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей поврежденных уссурийским полиграфом деревьев пихты на фотоснимках с беспилотных летательных аппаратов | ru |
dc.type | Students work | - |
local.department | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ) | - |
local.institut | 7950 | - |
local.localtype | Студенческая работа | - |
dc.subject.oksvnk | 09.03.02 | - |
local.thesis.level | Бакалавр | ru |
local.thesis.discipline | Информационные системы и технологии | - |
local.local-vkr-id | 770344 | - |
local.vkr-id | 43673 | - |
local.stud-group | 8И6Б | - |
local.lichnost-id | 156027 | - |
local.thesis.level-id | 1 | - |
local.tutor-lichnost-id | 59202 | - |
dc.subject.udc | 004.492.3.032.26:004.932:633.877 | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU941217.pdf | 2,85 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.