“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.
Export
Ševo, Igor
Specijalizovana neuronska mreža za klasifikaciju i segmentaciju aero-snimaka
Autorstvo-Nekomercijalno-Deliti pod istim uslovima 3.0 (CC BY-NC-SA 3.0)
Dozvoljavate umnožavanje, distribuciju i javno saopštavanje dela, i prerade, ako se navede ime autora na način odredjen od strane autora ili davaoca licence i ako se prerada distribuira pod istom ili sličnom licencom. Ova licenca ne dozvoljava komercijalnu upotrebu dela i prerada. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/rs/deed.sr_LATN Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Academic metadata
Doktorska disertacija
Tehničko-tehnološke nauke
Univerzitet u Banjoj Luci
Elektrotehnički fakultet
Other Theses Metadata
Specialized neural network for aerial image classification and segmentation
Inžinjerstvo i tehnologija - Elektrotehnika, elektronika i informaciono inžinjerstvo / Engineering and technology - Electrical engineering, electronics and information engineering
Datum odbrane: 16. 6. 2020.
Babić, Zdenka (mentor)
Marić, Slavko (predsednik komisije)
Risojević, Vladimir (član komisije)
Đurić, Zoran (član komisije)
Bulić, Patricio (član komisije)
Gavrovska, Ana (član komisije)
U civilnim i vojnim domenima, za potrebe urbanog
planiranja i nadgledanja zemljišta, javlja se potreba za
automatskom klasifikacijom i segmentacijom aerosnimaka
dobijenih udaljenom detekcijom. Ova disertacija
predstavlja rješenje ovog problema korištenjem
specijalizovane vještačke neuronske mreže obučene u
nadgledanom režimu. Predloženo rješenje je
implementirano i postignuti su rezultati uporedivi sa
najboljim dosadašnjim u oblasti. Uz rješenje data je i
metodologija projektovanja i razvoja neophodna da se ono
reprodukuje, te da se izvede implementacija sličnog
rješenja u potencijalno različitim oblastima.
In civilian and military domains, for the needs of urban
planning and land monitoring, a need arises for automatic
classification and segmentation of aerial images obtained
by remote detection. This dissertation presents a solution
for this problem, utilizing a specialized neural network
trained in a supervised mode. The proposed solution is
implemented yielding state of the art results. With the
solution, the paper presents the methodology required to
reproduce the solution, or implement a similar one in
different fields of study.
Mašinsko učenje, neuronska mreža, klasifikacija,
segmentacija, aero-snimak, metode projektovanja, metode
U civilnim i vojnim domenima, za potrebe urbanog
planiranja i nadgledanja zemljišta, javlja se potreba za
automatskom klasifikacijom i segmentacijom aerosnimaka
dobijenih udaljenom detekcijom. Ova disertacija
predstavlja rješenje ovog problema korištenjem
specijalizovane vještačke neuronske mreže obučene u
nadgledanom režimu. Predloženo rješenje je
implementirano i postignuti su rezultati uporedivi sa
najboljim dosadašnjim u oblasti. Uz rješenje data je i
metodologija projektovanja i razvoja neophodna da se ono
reprodukuje, te da se izvede implementacija sličnog
rješenja u potencijalno različitim oblastima.