Št. zadetkov: 11
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)
Magistrsko delo
Oznake:
geodezija;magistrska dela;GIG;spletna GIS aplikacija;Django;Python;JavaScript;OSM;Sentinel-2;PlanetScope;
Namen magistrskega dela je bil razvoj spletne GIS aplikacije, s katero je možno dostopati do baze satelitskih posnetkov. Razvita aplikacija omogoča dostop do baze satelitskih posnetkov, prav tako pa omogoča tudi prenos posnetkov. Programe in tehnologije, ki smo jih uporabljali pri delu, lahko razdel ...
Leto:
2022
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Magistrsko delo
Oznake:
navigacija;spletna aplikacija;optimalna pot;PostGIS;pgRouting;Python;Django;JavaScript;
V nalogi je predstavljen postopek določitve optimalne poti med dvema točkama, ki je zasnovan na odprtokodnih rešitvah. Pod pojmom »optimalna pot« se razume najkrajšo pot med dvema točkama z upoštevanjem enosmernih cest in prepovedi zavijanja v kompleksnih križiščih. Izdelali smo spletno aplikacijo, ...
Leto:
2022
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Oznake:
globoko učenje;več-časovna klasifikacija;sekvenčni podatki;klasifikacija poljščin;Sentinel-2;deep learning;multi-temporal classification;sequence data;crop classification;
The recent development of Earth observation systems - like the Copernicus Sentinels - has provided access to satellite data with high spatial and temporal resolution. This is a key component for the accurate monitoring of state and changes in land use and land cover. In this research, the crops clas ...
Leto:
2020
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Izvirni znanstveni članek
Oznake:
ekstenzivno in intenzivno upravljani travniki;NDVI;koherenca;časovna vrsta satelitskih posnetkov;naključni gozd;izbira značilnosti;extensive and intensive managed grassland;coherence;Satellite Image Time Series;Random Forest;feature selection;
Detailed spatial data on grassland use intensity is needed in several European policy areas for various applications, e.g., agricultural management, supporting nature conservation programs, improving biodiversity strategies, etc. Multisensory remote sensing is an efficient tool to collect informatio ...
Leto:
2022
Vir:
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)