magistrsko delo
Aleš Obal (Avtor), Dušan Gleich (Mentor)

Povzetek

V magistrskem delu je opisan postopek kategorizacije in detekcije sprememb v radarskih slikah SAR z uporabo konvolucijske nevronske mreže, tako imenovane »Deep Learning«. V ta namen je bil izdelan program v Matlab programskem okolju, ki je sposoben izrezati SAR radarsko sliko na poljubne manjše dele, ustvariti konvolucijsko nevronsko mrežo, jo naučiti ter uporabiti pri klasifikaciji in detekciji predelov površja na Zemlji. Programu je dodana tudi opcija uporabe grafično procesne enote »GPU« za pohitritev učenja konvolucijskih nevronskih mrež.

Ključne besede

kategorizacija slik;detekcija sprememb;globoke nevronske mreže;paralelno procesiranje;SAR;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: A. Obal
UDK: 004.032.26:550.837.7(043.2)
COBISS: 21209110 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1081
Št. prenosov: 164
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Categorization and change detection using synthetic aperture radar data with deep learning algorithm
Sekundarni povzetek: The master's thesis describes the process of categorization and detection of changes in SAR radar images using a convolutional neural network, the so-called "Deep Learning." A program was developed In the Matlab program environment for this purpose. The program is capable of cutting the SAR radar image into smaller thumbnails, creating convolution neural network for learning and recognition of Earth's surface parts and changes on it. The program also contains an option to use the graphics processing unit »GPU« for speeding up the learning process of the convolutional neural network.
Sekundarne ključne besede: image categorization;change detection in image;deep neural network;paraller processing;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Elektrotehnika
Strani: VIII, 72 str.
ID: 10895506