Журнал СФУ. Техника и технологии / Вероятностная оценка принадлежности объектов к заданному классу на основе комплексирования разновременных многоспектральных изображений

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2022 15 (3)
Авторы
Свищо, В. С.; Уваров, А. И.; Крюков, О. В.
Контактная информация
Свищо, В. С.: Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» Российская Федерация, Воронеж; Уваров, А. И.: Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» Российская Федерация, Воронеж; Крюков, О. В.: Воронежский государственный аграрный университет имени Петра I Российская Федерация, Воронеж
Ключевые слова
обнаружение и распознавание объектов; совмещение; глубокое обучение; оценка вероятности; object detection and recognition; combining; deep learning; probability estimation
Аннотация

Обнаружение объектов – это задача классификации и локализации объектов на изображении. В этой статье рассматриваются методы комплексирования изображений. Определены вероятностные показатели качества оптико-электронных средств при обнаружении образов наблюдаемых объектов. Представлена методика комплексирования изображений в многоспектральной оптико-электронной системе на основе вероятностной принадлежности объекта к заданному классу. Получены вероятностные данные о принадлежности объекта к заданному классу с использованием метода машинного обучения. Приведены результаты комплексирования изображений при различных параметрах критерия классификации

Страницы
370–380
DOI
10.17516/1999-494X‑0396
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/145699

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).