Automatyczne wykrywanie powodzi przy u¿yciu danych z teledetekcji
Ocena powodzi i zniszcze¿ z wykorzystaniem danych z teledetekcji (MT-RSI)
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 1-2 Wochen
18,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
9 °P sammeln!
Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery ró¿ne rodzaje przetwarzania wst¿pnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostä wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych du¿ych zbiorów danych mo¿e automatycznie przechodzi¿ przez histologiczn¿ charakterystyk¿ kilku warstw neuronów i posiada zdolno¿¿ do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada równie¿ i porównuje z mo¿liwymi metodami dok¿adnej identyfikacji poprzez klasyfikacj¿ z proponowanymi szc...
Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery ró¿ne rodzaje przetwarzania wst¿pnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostä wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych du¿ych zbiorów danych mo¿e automatycznie przechodzi¿ przez histologiczn¿ charakterystyk¿ kilku warstw neuronów i posiada zdolno¿¿ do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada równie¿ i porównuje z mo¿liwymi metodami dok¿adnej identyfikacji poprzez klasyfikacj¿ z proponowanymi szczegó¿ami CDCNN dotycz¿cymi RSI. Analiza wydajno¿ci proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w ¿rodowisku laboratoriów matowych B. W oparciu o ró¿ne funkcje, takie jak precyzja, przywo¿ywanie i analiza dok¿adno¿ci pomiarów F proponowanego systemu symulacji wydajno¿ci.
Andere Kunden interessierten sich für
