Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"radar and satellite images"'
Publikováno v:
Alexandria Engineering Journal, Vol 61, Iss 12, Pp 12609-12622 (2022)
By allocating each object to one of the predefined categories, image classification deeply understands the attributes and features of the data on each object in the scene, and further mines the potential features and internal connections of the data,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d33943d64b4647f59ab9eb86af8bdf32
Publikováno v:
EUREKA: Physics and Engineering, Iss 4, Pp 11-18 (2020)
One of the most effective ways to improve the accuracy and speed of algorithms for searching and recognizing objects in images is to pre-select areas of interest in which it is likely to detect objects of interest. To determine areas of interest in a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d05e1f47d605e851d188d0715df5be0e
https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001360
https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001360
Publikováno v:
Coğrafi Bilimler Dergisi, Vol 9, Iss 2, Pp 209-220 (2011)
A series of flash floods occurred between 8-12 September, 2009 in Thrace part of the Marmara region, and especially in İstanbul and its vicinity. The region was heavily affected from floods that occurred as a result of thunderstorms with torrential
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fece24bfa60543c2a7af9e83c193dd39
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol 3, Iss 9 (99), Pp 41-48 (2019)
One of the most effective ways to improve the accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ae417017b87df5b2157771574c27afff
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.166887
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.166887
Застосування нейронних мереж Кохонена для пошуку зон інтересу при виявленні і розпізнаванні об'єктів
Publikováno v:
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3, № 9 (99) (2019): Information and controlling system; 41-48
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 3, № 9 (99) (2019): Информационно-управляющие системы; 41-48
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 3, № 9 (99) (2019): Інформаційно-керуючі системи; 41-48
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 3, № 9 (99) (2019): Информационно-управляющие системы; 41-48
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 3, № 9 (99) (2019): Інформаційно-керуючі системи; 41-48
One of the most effective ways to improve accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neural
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::78da3b8ac16afea2f770f8c6490fd3cb
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/166887
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/166887
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Volume: 9, Issue: 2 209-220
Coğrafi Bilimler Dergisi
Coğrafi Bilimler Dergisi
Trakya’da ve özellikle İstanbul ve civarında 8-12 Eylül 2009 tarihleri arasında yaşanan sel afeti, 1957 Ankara ve 1995 İzmir sel afetlerinden sonra ülkemizde en fazla can kaybının yaşandığı sel afetleri arasında yer almıştır. Tari
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f5eb575a1b396d7af90727d08ca656aa
https://doi.org/10.1501/cogbil_0000000125
https://doi.org/10.1501/cogbil_0000000125