| Маркер записи | n 22 4500 |
| Контрольный номер | RU/IS/BASE/767358787 |
| Дата корректировки | 9:54:13 30 августа 2024 г. |
| Кодируемые данные | 220530s2022||||ru||||||||||||000|||rus|| |
| Служба первич. каталог. |
Библиотека Белорусско-Российского университета БелАР |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания | rus |
| Индекс УДК | 004.8 |
| Индекс ББК | 32.813 |
|
Старовойтова, Т. Ф. 070 |
|
|
Модель машинного обучения для обработки аэрокосмических изображений земной поверхности Т. Ф. Старовойтова, И. А. Старовойтов |
|
| Иллюстрации/ тип воспроизводства | ил.: 4 рис. |
| Текст | |
| непосредственный | |
| Аннотация | Представлены особенности получения и обработки аэрокосмических изображений земной поверхности в контексте цифровизации для создания точных топографических карт и планов в цифровом и графическом форматах. Создана модель обработки данных на основе языка программирования Python и нейронных сетей, целью которой является улучшение распознавания объектов на аэрокосмических снимках. Методология разработки модели машинного обучения включает в себя определение целей и задач модели, выбор подходящего алгоритма обучения (в данном случае – нейронных сетей), сбор и подготовку набора данных, настройку модели и тестирование на тестовом наборе данных. Рассмотрены недостатки существующих алгоритмов обработки данных, представлен подход, позволяющий повысить эффективность распознавания и анализа данных. |
| Радиоэлектроника | |
| Искусственный интеллект. Экспертные системы | |
| Ключевые слова |
аэрокосмические изображения машинное обучение нейронные сети |
|
обработка данных распознавание объектов Python Tensorflow |
|
|
Старовойтов, И. А. 070 |
|
| Название источника | Цифровая трансформация |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 30.- № 1. - С. 63-70 |
| URL |
https://dt.bsuir.by/jour/article/view/821/310 |
| Технические науки |
