| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Razpoznava drevesnih vrst iz oblakov točk z uporabo globokih nevronskih mrež : magistrsko delo
Avtorji:ID Topolovec Klemenčič, Vid (Avtor)
ID Kohek, Štefan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Strnad, Damjan (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Topolovec_Klemencic_Vid_2024.pdf (16,54 MB)
MD5: 084B79CD1A9EA1A22CB65D76A04755C1
 
.zip MAG_Topolovec_Klemencic_Vid_2024.zip (4,31 MB)
MD5: FCCD9DFC57AF5DDB341284B0BE7B88A0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu obravnavamo razpoznavo drevesnih vrst iz oblakov točk z uporabo novejših nevronskih mrež in primerjamo uspešnost razpoznave s sorodnimi deli. Razpoznavo smo zasnovali na dva različna načina. Pri prvem načinu smo izbrali in pripravili nevronsko mrežo za obdelavo 3D podatkov oz. oblakov točk, medtem ko smo pri drugem načinu izbrali in pripravili nevronsko mrežo za obdelavo 2D podatkov oz. slik. Pripravili smo tudi skupno podatkovno zbirko z združitvijo prosto dostopnih zbirk, ki vsebujejo posamezna drevesa v obliki oblakov točk, in med učenjem obogatili podatke. Po zaključenem učenju s pripravljeno skupno podatkovno zbirko nismo dosegli podobnih zaključkov kot v primerjanem predhodnem delu. V našem primeru je izbrana nevronska mreža, namenjena obdelavi 3D podatkov, dosegla 4 % višjo skupno točnost od izbrane nevronske mreže, ki je obdelovala 2D podatke.
Ključne besede:globoke nevronske mreže, klasifikacija drevesnih vrst, 3D oblaki točk, 2D slike, obogatitev podatkov
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[V. Topolovec Klemenčič]
Leto izida:2024
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XI, 91 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-88822 Novo okno
UDK:004.93:004.032.26(043.2)
COBISS.SI-ID:206147843 Novo okno
Datum objave v DKUM:01.07.2024
Število ogledov:155
Število prenosov:97
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:27.05.2024

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Tree species recognition from point clouds using deep neural networks
Opis:In this thesis we discuss the classification of tree species from point clouds using more recent neural networks and compare the success of the classification with related work. We have divided the classification into two distinct parts. For the first part, we selected and prepared a neural network for processing 3D data or point clouds. For the second part, we selected and prepared a neural network for processing 2D data or images. We also created a common database by merging freely available databases containing individual trees in the form of point clouds and augmenting the data during the learning process. After completing the study with the prepared common database, we did not reach the same conclusions as in the related work. In our example, the neural network selected for 3D data processing achieved a 4 % higher overall accuracy than the neural network selected for 2D data processing.
Ključne besede:deep neural networks, tree species classification, 3D point clouds, 2D images, data augmentation


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici