Detection of flying objects in images using the YOLOv4-CSP convolutional neural network model
The effectiveness of the YOLOv4-CSP convolutional neural network model in solving the problem of detecting objects moving in airspace is investigated. Images of flying objects of two classes were used as initial data for training and researching the convolutional neural network model: helicopter-typ...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 69. С. 72-81 |
|---|---|
| Main Author: | Nebaba, Stepan G. |
| Other Authors: | Markov, Nikolay G. |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001150730 |
Similar Items
-
Проектирование конструкции и САУ БПЛА с учетом аэроупругости постановка и методы решения задачи
by: Парафесь, Сергей Гаврилович
Published: (2018) -
Jane's unmanned aerial vehicles and targets
Published: (2010) -
Jane's unmanned aerial vehicles and targets
Published: (2011) -
Дроны и робототехника большая энциклопедия
by: Ликсо, Вячеслав Владимирович
Published: (2024) -
Элементы и автоматические устройства систем управления летательными аппаратами: Учебное пособие/
by: Бойков Александр Дмитриевич, et al.
Published: (1972)
