Белорусский национальный технический университет
Repository of the Belarusian National Technical University
ISSN: 2310-7405
Repository of the Belarusian National Technical University
View Item 
  •   Repository BNTU
  • Сериальные издания
  • Системный анализ и прикладная информатика
  • 2022
  • № 4
  • View Item
  •   Repository BNTU
  • Сериальные издания
  • Системный анализ и прикладная информатика
  • 2022
  • № 4
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Идентификация и классификация объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств БПЛА и орбитального базирования

Thumbnail
DOI
10.21122/2309-4923-2022-4-30-37
Authors
Дудкин, А. А.
Ганченко, В. В.
Инютин, А. В.
Марушко, Е. Е.
Date
2022
Publisher
БНТУ
Another Title
Identification and classification of objects in images obtained by UAV and orbital base imaging equipment
Bibliographic entry
Идентификация и классификация объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств БПЛА и орбитального базирования = Identification and classification of objects in images obtained by UAV and orbital base imaging equipment / А. А. Дудкин [и др.] // Системный анализ и прикладная информатика. – 2022. – № 4. – С. 30-37.
Abstract
Для идентификации и классификации объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств БПЛА и орбитального базирования, предложена нейросетевая модель классификации, основанная на использовании автоэнкодера и построенная по архитектуре ансамбля многослойных персептронов. При выделении информативных признаков дополнительно добавляется цветовая информация, инвариантная к масштабу и поворотам изображения и основанная на построении поканальных гистограмм. Модель реализована с использованием библиотеки Keras. Использование предложенной модели для классификации на четыре класса: «Пожар», «Задымление», «Растительность» и «Строения», позволяет достичь точности классификации выше 99 %.
Abstract in another language
To identify and classify objects on images obtained using UAV imaging and orbital-based imaging, a neural network classification model based on the use of an autoencoder and built on the architecture of an ensemble of multilayer perceptrons is proposed. Additionally, at the stage of highlighting informative features, is added a color information, which is based on the per-channel histograms and is invariant to the scale and rotations of the image. The model is implemented using the Keras library. The use of the proposed model for classification into four classes: “Fire”, “Smoke”, “Vegetation” and “Buildings”, allows to achieve a classification accuracy above 99%.
URI
https://rep.bntu.by/handle/data/126530
View/Open
30-37.pdf (1.041Mb)
Collections
  • № 4[9]
Show full item record
CORE Recommender

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
 

Browse

All of Repository BNTUCommunities & CollectionsAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateTypeThis CollectionAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateType

My Account

LoginRegister

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us