Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66838
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Марков, Николай Григорьевич | ru |
dc.contributor.author | Маслов, Константин Андреевич | ru |
dc.date.accessioned | 2021-06-14T01:07:08Z | - |
dc.date.available | 2021-06-14T01:07:08Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Маслов К. А. Модели, алгоритмы и программное обеспечение для семантической сегментации хвойных деревьев на снимках с беспилотных летательных аппаратов : магистерская диссертация / К. А. Маслов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Н. Г. Марков. — Томск, 2021. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66838 | - |
dc.description.abstract | В работе решается задача семантической сегментации пораженных вредителями леса деревьев пихты и кедра на цифровых изображениях, полученных с БПЛА. Для этого используется ряд моделей машинного обучения: ансамблевая модель, обученная градиентным бустингом и использующая текстурные признаки Харалика, полносверточные сети U-Net, SegNet и ENet. Также в работе предлагаются две новые архитектуры, основанные на U-Net: MH-U-Net и MH-Res-U-Net. Приводится сравнение полученных моделей по точности сегментации, времени вычислений и их чувствительности к выбору гиперпараметров. | ru |
dc.description.abstract | The thesis deals with the problem of semantic segmentation of Abies sibirica and Pinus sibirica trees affected by forest pests in imagery acquired with the use of UAVs. For this, a number of machine learning models are used: gradient-boosted trees using Haralick texture features, fully convolutional networks U-Net, SegNet and ENet. The thesis also proposes two new architectures based on U-Net: MH-U-Net and MH-Res-U-Net. The comparison of the models in terms of segmentation accuracy, computational performance and their sensitivity to hyperparameters is given. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | уссурийский полиграф | ru |
dc.subject | пихта сибирская | ru |
dc.subject | союзный короед | ru |
dc.subject | сосна сибирская кедровая | ru |
dc.subject | БПЛА - беспилотный летательный аппарат | ru |
dc.subject | семантическая сегментация | ru |
dc.subject | polygraphus proximus | en |
dc.subject | abies sibirica | en |
dc.subject | ips amitinus | en |
dc.subject | pinus sibirica | en |
dc.subject | UAV | en |
dc.subject | semantic segmentation | en |
dc.subject | MH-U-Net | en |
dc.subject | MH-Res-U-Net | en |
dc.title | Модели, алгоритмы и программное обеспечение для семантической сегментации хвойных деревьев на снимках 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 | 09.04.02 | - |
local.thesis.level | Магистр | ru |
local.thesis.discipline | Информационные системы и технологии | - |
local.local-vkr-id | 981058 | - |
local.vkr-id | 47834 | - |
local.stud-group | 8ИМ92 | - |
local.lichnost-id | 171356 | - |
local.thesis.level-id | 3 | - |
local.tutor-lichnost-id | 59202 | - |
dc.subject.udc | 004.415.2:004.932.1:582.47 | - |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1162673.pdf | 7,34 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.