Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70820
Название: | Методы и алгоритмы обнаружения очага возгорания в лесном массиве на основе машинного обучения |
Авторы: | Лаптев, Никита Витальевич |
Научный руководитель: | Гергет, Ольга Михайловна |
Ключевые слова: | машинное обучение; лесные пожары; раннее обнаружение; методы; алгоритмы; machine learning; forest fires; early detection; methods; algorithms |
Дата публикации: | 2022 |
Библиографическое описание: | Лаптев Н. В. Методы и алгоритмы обнаружения очага возгорания в лесном массиве на основе машинного обучения : научный доклад / Н. В. Лаптев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Управление магистратуры, аспирантуры и докторантуры (УМАД), Отделение ядерно-топливного цикла (ОЯТЦ) ; науч. рук. О. М. Гергет. — Томск, 2022. |
Аннотация: | Данная научно-квалификационная работа посвящена разработке алгоритмов и моделей, позволяющие выполнять трекинг дымового облака в лесном массиве. В качестве входных данных используется видеофрагменты снятые на PZT камеры. Для эффективной обработки данных с видеокамер предлагается использовать ассамблирование методов машинного обучения и глубоко обучения, а также алгоритмов цветовой обработки и выделения динамических признаков. This scientific qualification work is devoted to the development of algorithms and the launch of the implementation of tracking a smoke cloud in a forest area. Video clips taken with PZT cameras are used as input data. For pre-processing data with a video camera, an assembly of machine learning and deep learning methods, as well as color processing and feature detection algorithms, is used. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70820 |
Располагается в коллекциях: | Научные доклады |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1342803.pdf | 1,3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.