Отрывок: Искусственный интеллект 22 где ?̅?𝐿и?̅?𝐶 – средние значения гиперпикселов представленных классов; 𝑠𝐿 2 и 𝑠𝐶 2 – оценки дисперсии классов; 𝑛𝐿 и 𝑛𝐶 – объ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Макаров А. Р. | ru |
dc.contributor.author | Ульянов Д. И. | ru |
dc.contributor.author | Никоноров А. В. | ru |
dc.contributor.author | Фирсов Н. А. | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | сорта кофе | ru |
dc.coverage.spatial | спектрально-пространственная классификация | ru |
dc.coverage.spatial | классификация сортов кофе | ru |
dc.coverage.spatial | классификация гиперспектральных изображений | ru |
dc.coverage.spatial | гиперспектральные изображения | ru |
dc.coverage.spatial | нейросетевая классификация | ru |
dc.creator | Макаров А. Р., Ульянов Д. И., Никоноров А. В., Фирсов Н. А. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\491043 | ru |
dc.identifier.citation | Нейросетевая классификация сортов кофе на гиперспектральных изображениях / А. Р. Макаров, Д. И. Ульянов, А. В. Никоноров, Н. А. Фирсов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 040962. | ru |
dc.description.abstract | В представленной работе предложена модификация существующего метода классификации сортов кофе на основе гиперспектральных изображений в высоком разрешения. В качестве классификатора используется спектрально-пространственная сверточная нейронная сеть с нивелированием влияния условий освещённости сцены на результат классификации. Для компенсации эффекта бликов предложен подход со статистической оценкой формирования обучающей выборки. Показана эффективность предложенного подхода в задаче классификации изображений сортов кофе, полученных сканирующей гиперспектральной камерой. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Нейросетевая классификация сортов кофе на гиперспектральных изображениях | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 040962 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | Искусственный интеллект 22 где ?̅?𝐿и?̅?𝐶 – средние значения гиперпикселов представленных классов; 𝑠𝐿 2 и 𝑠𝐶 2 – оценки дисперсии классов; 𝑛𝐿 и 𝑛𝐶 – объ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-040962.pdf | 927.4 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.