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 Перейти в каталог НБ ТГУ |
Similar Items
- Моделирование сброса жидкого хладагента при авиационном тушении пожаров
-
Проектирование конструкции и САУ БПЛА с учетом аэроупругости постановка и методы решения задачи
by: Парафесь, Сергей Гаврилович
Published: (2018) -
Определение характеристик смешанных древостоев по данным аэрофотосъемки с применением беспилотного летательного аппарата (БПЛА)
by: Иванова, Наталья Владимировна -
Jane's unmanned aerial vehicles and targets
Published: (2010) -
Jane's unmanned aerial vehicles and targets
Published: (2011)
