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Segmentation sémantique par apprentissage profond
Details
Cette recherche aborde les défis environnementaux à multiples facettes liés à l'urbanisation en introduisant un modèle UNET transférable conçu pour la détection précise de la verdure dans l'imagerie satellitaire à haute résolution. L'ensemble de données, composé de 72 images capturées au-dessus de Dubaï par les satellites MBRSC et annotées par la Fondation Roia, sert de base à notre étude. Bien qu'ancré à Dubaï, l'adaptabilité du modèle s'étend au-delà des limites régionales, offrant une solution polyvalente à un spectre de défis environnementaux urbains globaux. Outre la détection précise de la verdure, le modèle UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.
Autorentext
Dr Meenu Vijarania, Professeur associé, Université K R Mangalam.Dr Swati Gupta, Professeur associé, Université K R Mangalam.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786207263059
- Herausgeber Editions Notre Savoir
- Anzahl Seiten 56
- Genre Mathématiques
- Autor Meenu Vijarania , Swati Gupta
- Größe H220mm x B220mm x T150mm
- Jahr 2024
- EAN 9786207263059
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-7-26305-9
- Titel Segmentation sémantique par apprentissage profond
- Sprache Französisch