Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля

Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля

Своевременная диагностика качества дорожного покрытия и обнаружение дефектов являют-ся немаловажным этапом обеспечения безопасности на дороге. Цель данной работы - разработка набора дан-ных и нейросетевой модели для сегментации разрушений на изображениях автомобильных дорог. Собран и аннотирован...

Полное описание

Библиографическая информация
Опубликовано в: :	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 68. С. 75-85
Главный автор:	Канаева, Ирина Александровна
Другие авторы:	Спицын, Владимир Григорьевич
Формат:	Статья в журнале
Язык:	Russian
Предметы:	семантическая сегментация обнаружение дефектов покрытия сверточные нейронные сети нейросетевой ансамбль статьи в журналах
Online-ссылка:	http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001146812 Перейти в каталог НБ ТГУ

Похожие документы

Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей
по: Канаева, Ирина Александровна

Трехмерный нейросетевой анализ дефектов радиоэлектронной аппаратуры
по: Сырямкин, Владимир Иванович

Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ

Исследование устойчивости моделей полносверточных нейронных сетей с робастными функциями потерь к импульсным помехам на изображениях
по: Малкин, Артем Юрьевич

Использование ансамбля сверточных нейронных сетей для распознавания дорожных знаков
по: Харченко, Игорь Константинович

Использование нейросетевого подхода в задаче распознавания коронавирусной инфекции по рентгеновским снимкам пациентов
по: Бугакова, Дарья Дмитриевна

Semantic segmentation algorithms of the earth's surface pictures based on neural network methods
по: Druki, Alexey Alexeevich

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковых снимков поверхности Земли
по: Друки, Алексей Алексеевич

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей

Autonomous driving object detection using ACF
по: Mohammed, M. J.

Система обнаружения очага возгорания в лесном массиве на основе ансамбля нейронных сетей

Research on acceleration and optimization of image recognition based on FPGA
по: Xu, Yuting

Possibilities for audio analysis with neural networks
по: Solís Romeu, Edgar

Система контекстного поиска изображения на основе нейронных сетей
по: Морозов, Андрей Константинович

Применение нейросетевых алгоритмов для детектирования человека на видеоряде в шахте
по: Петровский, Владислав Васильевич

In situ classification of raw audio samples by convolutional neural networks in electronic beehive monitoring
по: Kulyukin, Vladimir Alekseevich

Нейроморфное оборудование
по: Шилина, Анастасия Витальевна

Комитетные методы нейронных сетей в задаче распознавания рукопечатных символов
по: Авдеев, Николай Геннадьевич

Computer vision with semantic segmentation for autonomous ground vehicle
по: Mohammed, M. J.

Комплексный экспериментальный подход обнаружения дефектов в углерод-углеродном композите методами лазерной виброметрии и оптической термографии

Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого обучения
по: Шаход, Джиах Михаил

О возможности применения сверточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры
по: Перов, Артем Андреевич

Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения
по: Батраева, Инна Александровна

Classification of audio samples by convolutional networks in audiobeehive monitoring
по: Kulyukin, Vladimir Alekseevich

The system simulating the state of the objects and the process of their monitoring with the help of the convolutional neural network

Neural networks architecture applied to FPGA
по: Solís Romeu, Edgar

Speech emotion recognition based on deep convolutional neural networks
по: Chen, Jin

Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей монография
Публикация: (2020)

Quality control of ZnGeP2 single crystals using optical methods
по: Dyomin, Victor V.

Автоматическая сегментация текстурированных изображений на основе локальных распределений характеристик
по: Губанов, Петр Владимирович

Super-resolution reconstruction of noisy gas-mixture absorption spectra using deep learning

Физически информированное машинное обучение
по: Берцун, Артемий Николаевич

Нейронные сети и глубокое обучение учебный курс
по: Аггарвал, Чару
Публикация: (2020)

Сегментация рынка труда: междисциплинарный подход
по: Нехода, Евгения Владимировна

Глубокое обучение погружение в мир нейронных сетей
по: Николенко, Сергей Игоревич
Публикация: (2023)

Алгоритмы нейросетевого детектирования и распознавания символов на сложном фоне диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 05.13.01
по: Друки, Алексей Алексеевич
Публикация: (2015)

Искусственные нейронные сети [учебник для направлений бакалавриат и магистратуры "Прикладная математика и информатика" и "Информатика и вычислительная техника"]
Публикация: (2023)

Сегментация рынка инвестиций на основе классификации предпочтений инвесторов
по: Репина, Анна Анатольевна

Контроль качества монокристаллов ZnGeP2 оптическими методами
по: Демин, Виктор Валентинович