Система анализа изменений лесного массива с помощью нейронных сетей

Авторы: Голев А.В.

DOI: 10.25728/avtprom.2021.01.08

Представлена система анализа изменений лесного массива Земли за определенный период времени по космическим изображениям с использованием сверточных нейронных сетей и методов глубокого обучения. Система протестирована на космических снимках части России за разные периоды и показала 85% точность распознавания снимков для этих данных.

Ключевые слова: глубокое обучение, изображения, лесной массив, нейронные сети, спутниковые снимки

Статья из Автоматизация в промышленности №1/2021

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Алгоритм оптимизации структур робототехнических сборочных комплексов

Влияние характеристик нанесения на сдвиг порошкового слоя в аддитивном производстве

Определение весовых матриц регулятора на основе прогнозирующей модели с учетом целей управления в условиях неопределенности параметров технологического объекта

Готовится к печати

Читайте в номере:

Интегрированный подход к обеспечению качества промышленных данных для решений на основе искусственного интеллекта

Машинное обучение и цифровые двойники

Информационная система поддержки принятия решений по экологической безопасности химико-энерготехнологических систем переработки рудного сырья

Автоматизация процесса снятия напорно-энергетических характеристик при проведении испытаний электронасосов

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru