Land objects size approximation informational technology

V. Zhernovyi

doi:10.34185/1562-9945-1-138-2022-02

Автор(и)

V. Zhernovyi

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-138-2022-02

Ключові слова:

дистанційне зондування, зображення, глибоке навчання, семантична сегментація, маски, апроксимація

Анотація

Терабайти даних супутникових зображень надвисокої роздільної здатності надсилаються на наземні станції щохвилини, із них - використовується лише 5% для вирішення задач різного спектру, що підвищує значущість автоматизацію як методу прискорення процедур обробки зображень. Семантична сегментація мап є одним із по-пулярних способів для вирішення широкого кола проблем, таких як спостереження, моніторинг рослинності, виявлення змін в забудові тощо. Сьогодні підходи до обробки зображень на базі глибокого навчання пропонують дуже гнучкі інструменти для різних потреб - включаючи семантичну сегментацію. За допомогою глибокого навчання можна отримати унікальні знання з даних та адаптувати моделі та алгоритми для конкретних даних для досягнення найкращих результатів. У роботі пропонується комплексна автоматизована технологія розрахунку розмірів наземних об’єктів. Пропонована технологія застосовує переваги глибокого навчання для семан-тичної сегментації в комбінації з класичними методами обробки зображень та лінійної алгебри.

Посилання

Dmytro Mozghovyi, Volodymyr Hnatushenko ta Volodymyr Vasyliev "Otsinka tochnosti avtomatyzovanoho rozpiznavannia obiektiv za dopomohoiu multyspektralnykh aerozobrazhen ta neironnoi merezhi", Zb. SPIE 10806, desiata mizhnarodna konferentsiia z tsyfrovoi obrobky zobrazhen (ICDIP 2018), 108060H (9 serpnia 2018 r.); https://doi.org/10.1117/12.2502905.

Iuan, Tsiantsian ta in. "Pohlyblene vyvchennia dystantsiinoho zonduvannia navkolyshnoho seredovyshcha: dosiahnennia ta problemy". Dystantsiine zonduvannia dovkillia 241 (2020): 111716.

Vin Nandzhun, Leiuan Fanh ta Antonio Plaza. "Hibryd Unet pershoho ta druhoho poriadku uvahy dlia pobudovy sehmentatsii u zobrazhenniakh dystantsiinoho zonduvannia." Science China Information Sciences 63.4 (2020): 1-12.

Iuan, Tsiantsian, Kh. Shen, T. Li, Chzhy-Vei Li, Shuven Li, Yun Tszian, Khunchzhan Siu, V. Tan, K. Yan, Tsziven Van, Tsziankhao Hao i Lianhpei Chzhan. "Pohlyblene vyvchennia dystantsiinoho zonduvannia navkolyshnoho seredovyshcha: dosiahnennia ta problemy". Dystantsiine zonduvannia dovkillia 241 (2020): 111716.

MOI Saifi, Dzh. Sinhla, Mykita. Osnovy hlybokoho navchannia dlia semantychnoi sehmentatsii suputnykovykh zobrazhen. 2020 Chetverta mizhnarodna konferentsiia z obchysliuvalnykh metodolohii ta zviazku (ICCMC). doi: 10.1109 / iccmc48092.2020.iccmc-00069

T. Shottner, (2019, 16 travnia). Chomu dani slid normalizuvaty pered navchan-niam neironnoi merezhi. Serednii.

URL: https://towardsdatascience.com/why-data-should-be-normalized-before-training-a-neural-network-c626b7f66c7d .

Olaf Ronneberher, Filip Fisher ta Tomas Broks. "U-net: zghortkovi merezhi dlia biomedychnoi sehmentatsii zobrazhen." Mizhnarodna konferentsiia z obchyslen medychnykh zobrazhen ta kompiuternoho vtruchannia. Sprinher, Cham, 2015.

Volodymyr Hnatushenko ta Vadym Zhernovyi. "Metod vdoskonalennia seh-mentatsii ekzempliariv dlia zobrazhen dystantsiinoho zonduvannia duzhe vysokoi rozdilnoi zdatnosti za dopomohoiu hlybokoho navchannia" . U: Babichev S., Peleshko D., Vynokurova O. (red.) . Vydobuvannia ta obrobka potoku danykh. DSMP 2020. Komunikatsii v kompiuternii ta informatsiinii nautsi, vyp . 1158. Sprinher, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-61656-4_21.

Milletari Fausto, Nasir Navab ta Seiied-Akhmad Akhmadi. "V-net: povnistiu zghornuti neironni merezhi dlia obiemnoi sehmentatsii medychnykh zobrazhen." 2016 chetverta mizhnarodna konferentsiia z pytan 3D zoru (3DV). IEEE, 2016.

Vyklyk maskuvannia zobrazhen Carvana | Kahhl. (2015). URL: Kaggle. https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/discussion/40199

P. Michikevichus, S. Naranh, Dzh. Alben, H. Diamos, E. Elsen, D. Harsiia, ... & Kh. Vu. Zmishana tochnist navchannia. preprynt arXiv arXiv: 1710.03740, 2017.

Nobuiuki Otsu. Msgstr "Metod vyboru porohu z histohram rivnia siroho" . Tranzaktsii IEEE shchodo system, liudyny ta kibernetyky, vyp. 9, № 1, s. 62-66, sichen 1979 r., Doi: 10.1109 / TSMC.1979.4310076.

A. Hosh, M. Erlikh, S. Shakh, L. Devis ta R. Chellappa. Skladeni U-merezhi dlia sehmentatsii nazemnoho materialu na znimkakh z dystantsiinym zonduvanniam. 2018 Konferentsiia IEEE / CVF z pytan kompiuternoho zoru ta rozpiznavannia zrazkiv (CVPRW), s.252-256. doi: 10.1109 / cvprw.2018.00047 .