Морфологическая операция HSV Обнаружение цветового дерева сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Морфологическая операция HSV Обнаружение цветового дерева

Автоматический метод обнаружения и анализа деревьев по аэрофотоснимкам может помочь нам во многих отношениях, например, в отслеживании количества деревьев, которые могут быть полезны для управления лесными ресурсами, и других. Учитывая запись числа деревьев в регионе может остановить вырубку леса, который является наиболее спорным вопросом для каждой страны во всем мире, поэтому детальное изучение подсчета деревьев и обнаружения наиболее необходимы для эффективного управления и количественного анализа леса. В этом исследовании мы предложили подход, который может автоматически сегментировать области с деревьями и оценивать количество деревьев на входном изображении. Однако, обнаружение отдельного дерева и подсчет могут быть трудной задачей, и иногда даже неточными. Все это зависит от условий и качества снятого изображения. В этом исследовании мы предлагаем и сравниваем различные подходы для обнаружения и подсчета деревьев на данном спутниковом изображении.

Наш первый подход – применить морфологические операции к изображению, чтобы получить чистое очищенное изображение. Маркировка локальных региональных минимумов и максимумов на отфильтрованном изображении может помочь в определении центроидов короны и маркировке границ. Наконец на изображении применяется сегментация водораздела с контролем маркера для разделения двух трогательных крон деревьев.

Многие регионы содержат промежутки между деревьями, включая небольшие растения и кустарники, которые способствуют подсчету деревьев, таким образом давая ложный подсчет количества деревьев в этом регионе. Чтобы устранить эту неоднозначность между небольшими растениями и деревьями, был сделан подход сегментирования на основе цвета, чтобы различать растения и деревья. Метод на основе цветового пространства HSV хорошо подходит для этой цели, так как цвет HSV удаляет любое освещение на изображении. После преобразования и улучшения цвета мы можем отфильтровать маленькие растения и кустарники с их соответствующими значениями оттенков по сравнению с деревьями. Следовательно, теперь сегментирование и применение трансформации водораздела даст более точный подсчет деревьев в этих регионах.

В наше время глубокое обучение приобрело огромную популярность с течением времени благодаря своей способности изучать и анализировать данные гораздо более быстрым и точным способом, который иногда лучше, чем у любого человека. Исследования проводились на множестве различных аэрофотоснимков для автоматической маркировки аэрофотоснимков конкретными категориями, в последние годы были разработаны и реализованы многочисленные алгоритмы для этой единственной цели. Многие из которых включают в себя машинное обучение и глубокий подход к обучению. Результат всего этого показывает, что глубокое обучение является лучшим методом по сравнению со спутниковым набором данных.

Аэрофотоснимки дерева включают только ту часть дерева, которая имеет много неровностей, в отличие от искусственных сооружений, таких как здания, дороги с определенной геометрией, которые легко идентифицировать и классифицировать.

Чтобы классифицировать отдельное дерево в подходе глубокого обучения, мы реализуем нейронную сеть Convolution (CNN) для этой задачи. Модель CNN обучается с двумя различными наборами данных, имеющими разные классы изображений дерева и не-дерева. Так что модель может предсказать правильный результат на разных кронах деревьев. Модель классификации изображений с глубоким наклоном обучается с помощью Matlab с набором инструментов параллельных вычислений для более быстрой обработки и ускорения.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.