Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.135.184.195
    [SESS_TIME] => 1732187071
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => c053df4dc990448702d28ee7f7e555f0
    [UNIQUE_KEY] => 67ba84447ce933abc1355b9127c9b459
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2011 год, номер 3

РАСПОЗНАВАНИЕ ПРИРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ НА АЭРОФОТОСНИМКАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

М. Н. Фаворская, Н. Ю. Петухов
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнёва»
favorskaya@gmail.com, n_petukhov@sibsau.ru
Ключевые слова: распознавание ландшафтных изображений, фрактальные показатели, искусственные нейронные сети
Страницы: 34-40

Аннотация

Представлен метод распознавания природных объектов на аэрофотоснимках, основанный на двухуровневой процедуре сегментации, комплексном расчёте статистических и фрактальных показателей, а также использовании искусственных нейронных сетей для определения категории природного объекта, а затем типа объекта в установленной категории. Такой метод эффективен для распознавания пород деревьев на аэрофотоснимках. Приведены базовые формулы расчёта признаков природных текстур, обоснована топология применяемых искусственных нейронных сетей.