Št. zadetkov: 16
Diplomsko delo
Oznake:
mobilne naprave;razpoznavanje objektov;nevronske mreže;
Diplomsko delo opisuje problem klasifikacije objektov na sliki s pomočjo mobilne aplikacije. Podrobneje smo preizkusili implementacijo Inception, ki z uporabo okolja Tensorflow \cite{tensor} omogoča enostavno spremljanje in optimizacijo učenega procesa klasifikatorja. Zajeli smo specialno zbirko za ...
Leto:
2017
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Magistrsko delo
Oznake:
globoko učenje;časovna klasifikacija;rabe zemljišča in klasifikacija površja;sekvenčni podatki;razpoznavanje poljščin;Sentinel-2;računalništvo;računalništvo in informatika;magisteriji;
Opazovanje zemlje iz vesolja je z napredki v razvoju satelitov mogoče v večji natančnosti in frekvenci zajema. S tem lahko ažurno in podrobno sledimo namembnosti in spremembi uporabe delov površja. Vendar pa je to mogoče le, če zajete podatke lahko dovolj hitro obdelamo. Pri tem je ključnega pomena ...
Leto:
2019
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Diplomsko delo
Oznake:
globoko učenje;Sentinel-2;razpoznavanje poljščin;klasifikacija površja;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;
V okviru diplomske naloge analiziramo vpliv šumnih podatkov na učenje modelov za klasifikacijo. Osredotočimo se na klasifikacijo poljščin iz multispektralnih satelitskih slik. Obstoječo arhitekturo nevronskih mrež za klasifikacijo poljščin prilagodimo, da se lahko uči z negotovimi oznakami razredov, ...
Leto:
2020
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Diplomsko delo
Oznake:
geodezija;diplomske naloge;UNI;GEO;B-GIG;atmosferski popravki;predobdelava satelitskih posnetkov;
V diplomski nalogi je bila izvedena analiza vpliva atmosferskih popravkov satelitskih posnetkov. Satelitski podatki v vidnem delu spektra vsebujejo šum, ki je posledica zemeljske atmosfere. Te podatke imenujemo Top Of Atmosphere (TOA). Z različnimi metodami se poskušamo približati dejanskim vrednost ...
Leto:
2020
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Izvirni znanstveni članek
Oznake:
geodezija;zemljišče;katastrska izmera;vidne meje;UAV;globoko učenje;geodesy;land;cadastral mapping;visible boundary;deep learning;
Current efforts aim to accelerate cadastral mapping through innovative and automated approaches and can be used to both create and update cadastral maps. This research aims to automate the detection of visible land boundaries from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery using deep learning. In additio ...
Leto:
2021
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Diplomsko delo
Oznake:
geodezija;diplomska naloga;VSŠ;Slovenija;prostorske interakcije;spletni portal;prostorski podatki;Python;
Razvoj medicine in tehnologije je podaljšal življenjsko dobo posameznika. Manjša rodnost in daljša življenjska doba posameznika pa sta privedli do naraščanja deleža starejših. To bo v prihodnosti imelo velike posledice za družbo, kot so pomanjkanje delovne sile, večji zdravstveni stroški in pritisk ...
Leto:
2023
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Diplomsko delo
Oznake:
daljinsko zaznavanje;Sentinel-2;segmentacija slik;klasifikacija površja;strojno učenje;globoko učenje;univerzitetni študij;Multimedija;diplomske naloge;
V tej nalogi preučujemo uporabo superpikslov kot vmesne enote za klasifikacijo tipov poljščin v daljinskem zaznavanju. Multispektralne slike, pridobljene iz satelita Sentinel-2 so segmentirane v superpiksle z uporabo metod SLIC in Quickshift. Nato je nad povprečnimi časovnimi vrstami posameznih supe ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Diplomsko delo
Oznake:
diplomske naloge;gradbeništvo;geodezija;globoko učenje;ortofoto;CLSS;prepoznavanje objektov;Faster R-CNN;
Namen diplomskega dela je z metodami globokega učenja izdelati model, ki bi na letalskih posnetkih samodejno zaznaval oblake. Glavni razlog za nalogo je bil projekt cikličnega laserskega skeniranja Slovenije, kjer se sočasno zajema tudi DOF, zato je trebna obdelati velike količine posnetkov. Z vsako ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Magistrsko delo
Oznake:
globoko učenje;pogojeni generativni modeli;difuzijski modeli;umetno odprtinski radar;vegetacijski indeksi;časovne vrste;imputacija;magisteriji;
V magistrski nalogi preučujemo pogojeno generiranje manjkajočih podatkov v časovnih vrstah. Osredotočili smo se na problem škrbavih časovnih vrst NDVI. Ta indeks v našem primeru temelji na podatkih optičnih senzorjev misije Sentinel-2, zato je močno občutljiv na stanje atmosfere. Razvili smo metodo ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Magistrsko delo
Oznake:
računalniški vid;šumne oznake;satelitske slike;samodejna segmentacija;računalništvo;magisteriji;
V delu preučujemo vpliv šuma v oznakah na samodejno razpoznavo področij v satelitskih slikah. Pridobivanje oznak je na tem področju namreč izziv. Veliko jih je pridobljenih iz virov, ki niso usklajeni s slikovnimi podatki. Prihaja do prostorskih odstopanj ter zamenjave razredov posameznih območij. V ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)