|
Научная визуализация
| Год выпуска: | 2017 |
| Квартал: | 4 |
| Том: | 9 |
| Номер: | 4 |
| Страницы: | 89 - 96 |
|
| Название публикации: |
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛУБОКИХ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ВЫДЕЛЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ НА ВЗЛЕТНО-ПОСАДОЧНОЙ ПОЛОСЕ ПО ДАННЫМ ВИДИМОГО И ИНФРАКРАСНОГО ДИАПАЗОНА |
| Авторы: |
В.В. Князь (Россия), В.В. Федоренко (Россия), В.А. Мизгинов (Россия), В.А. Князь (Россия), В. Пургатхофер (Австрия) |
|
Статья рекомендована к печати программным комитетом 27-й Международной конференции по компьютерной графике и зрению ГрафиКон'2017. |
| Адреса авторов: |
В.В. Князь
ГОСНИИАС, Москва, Россия
Московский физико-технический институт государственный университет, Москва, Россия
В.В. Федоренко
ГОСНИИАС, Москва, Россия
В.А. Мизгинов
ГОСНИИАС, Москва, Россия
В.А. Князь
ГОСНИИАС, Москва, Россия
Московский физико-технический институт государственный университет, Москва, Россия
В. Пургатхофер
TU-Wien – Венский Университет Технологий, Вена, Австрия |
| Краткое описание: |
Контроль чистоты поверхности взлётно-посадочной полосы является важным фактором обеспечения безопасности воздушного движения. Современный уровень развития датчиков и методов обработки поступающих от них данных обеспечивает необходимые предпосылки для решения задачи обнаружения и активной визуализации препятствий по данным тепловизионных камер в автоматическом режиме, что позволяет повысить эффективность уборки взлётно-посадочной полосы. Перспективным средством анализа мультиспектральных видеопоследовательностей являются глубокие свёрточные нейронные сети.
Данной статья посвящена разработке модифицированной архитектуры глубокой свёрточной сети SqueezeNet для решения задачи автоматического выделения препятствий по видеопоследовательностям видимого и дальнего инфракрасного диапазонов. |
| Язык: |
Русский |
| DOI: |
http://doi.org/10.26583/sv.9.4.09 |
|
|
|
