Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 965193

Primjena umjetnih neuronskih mreža za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koristeći multispektralni video


Mihoković, Viktor
Primjena umjetnih neuronskih mreža za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koristeći multispektralni video, 2018., diplomski rad, diplomski, Geodetski fakultet, Zagreb


CROSBI ID: 965193 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Primjena umjetnih neuronskih mreža za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koristeći multispektralni video
(Application of artificial neural networks for detection and mapping of urban vegetation along the city roads using multispectral video)

Autori
Mihoković, Viktor

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Geodetski fakultet

Mjesto
Zagreb

Datum
07.09

Godina
2018

Stranica
81

Mentor
Miler, Mario

Neposredni voditelj
Rumora, Luka

Ključne riječi
Vegetacija, GoPro, Bliski infracrveni spektar, konvolucijska neuronska mreža, semantička segmentacija, kartiranje.
(Vegetation, GoPro, Near infrared, Convolutional neural network, Semantic segmentation, Mapping)

Sažetak
Vegetacija imaveliki značaj u urbanim sredinama, stoga postoji potreba zabrzim i efikasnim načinom evidentiranja i praćenja njezinog razmještaja i stanja. U ovom radu se detektira vegetacija uz gradske prometnice korištenjem konvolucijske neuronske mrežeiz videosnimka modificirane GoPro Hero 4 kamere. Kamera je modificiranaIRPro NDVI-7 objektivom koji omogućava pohranjivanje bliskog infracrvenog, zelenog i plavog dijela elektromagnetnog spektra umjesto crvenog, zelenog i plavog dijela. Video je rastavljen na pojedinačne kadrove.Korištenjem Python programskog jezika, uz proširenje modulom TensorFlow, kreiranajei naučena konvolucijska neuronska mrežaza binarnu klasifikaciju kadrova na klase vegetacije i ne- vegetacije. Korištenjem programa Agisoft PhotoScan napravljena je aerotriangulacija za snimljene kadrove te 3D rekonstrukcija cijele snimljene scene. Uz upotrebu klasifikacije neuronske mreže, je potomunutar programa Agisoft PhotoScan, napravljena 3D rekonstrukcija samo detektirane vegetacije. Dobiveni podatci 3D rekonstrukcije su iskorišteni za izradu karte vegetacije snimljenog područja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Geodezija



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Geodetski fakultet, Zagreb

Profili:

Avatar Url Viktor Mihoković (autor)

Avatar Url Luka Rumora (mentor)

Avatar Url Mario Miler (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Mihoković, Viktor
Primjena umjetnih neuronskih mreža za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koristeći multispektralni video, 2018., diplomski rad, diplomski, Geodetski fakultet, Zagreb
Mihoković, V. (2018) 'Primjena umjetnih neuronskih mreža za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koristeći multispektralni video', diplomski rad, diplomski, Geodetski fakultet, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Mihokovi\'{c}, Viktor}, year = {2018}, pages = {81}, keywords = {Vegetacija, GoPro, Bliski infracrveni spektar, konvolucijska neuronska mre\v{z}a, semanti\v{c}ka segmentacija, kartiranje.}, title = {Primjena umjetnih neuronskih mre\v{z}a za detekciju i mapiranje urbane vegetacije uz gradske prometnice koriste\'{c}i multispektralni video}, keyword = {Vegetacija, GoPro, Bliski infracrveni spektar, konvolucijska neuronska mre\v{z}a, semanti\v{c}ka segmentacija, kartiranje.}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Mihokovi\'{c}, Viktor}, year = {2018}, pages = {81}, keywords = {Vegetation, GoPro, Near infrared, Convolutional neural network, Semantic segmentation, Mapping}, title = {Application of artificial neural networks for detection and mapping of urban vegetation along the city roads using multispectral video}, keyword = {Vegetation, GoPro, Near infrared, Convolutional neural network, Semantic segmentation, Mapping}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font