Automatická segmentace satelitních snímků

Show simple item record
dc.contributor.advisorGruber Ivan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorBalda, Pavel
dc.contributor.refereeHlaváč Miroslav, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2023-6-20
dc.date.accessioned2024-01-15T23:11:14Z
dc.date.available2022-10-17
dc.date.available2024-01-15T23:11:14Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023-5-22
dc.description.abstractÚloha automatické segmentace satelitních snímků nachází využití v mnoha oblastech moderního výzkumu. V první části této práce jsou prezentovány možné přístupy k problematice a dostupná data. Většina práce se poté věnuje přístupům k sémantické segmentaci satelitních snímků na benchmarkovém datasetu LoveDA, kdy jsou v rámci práce prezentovány nejprve vybrané metody s ruční extrakcí příznaků a jejich výsledky na vybraném datasetu a následně postupný vývoj metod hlubokého učení umělých neuronových sítí s vyhodnocením v soutěži LoveDA Semantic Segmentation. Hlavní výstupy práce tvoří shrnutí problematiky, statistiky použitých metod a funkční segmentační model neuronové sítě.cs
dc.description.abstract-translatedThe task of automatic segmentation of satellite images finds application in many areas of modern research. The first part of thesis presents possible approaches to the problem and available data. The majority of the work then focuses on approaches to semantic segmentation of satellite images on the LoveDA benchmark dataset. Within the scope of this work, selected methods with manual feature extraction are presented, along with their results on the chosen dataset. Subsequently, thesis describes a gradual development of deep-learning methods, with evaluation in the LoveDA Semantic Segmentation competition. The main outputs of the thesis consist of a summary of the problem, statistics of the methods used, and a functional segmentation model of a neural network.en
dc.description.resultObhájeno
dc.formati-ii, 1-66
dc.identifier93412
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/55114
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectzpracování digitalizovaného obrazucs
dc.subjectsegmentace obrazucs
dc.subjectsémantická segmentacecs
dc.subjectsatelitní snímkycs
dc.subjectklasické metody umělé inteligencecs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectdeeplabv3cs
dc.subjectlovedacs
dc.subject.translateddigitized image processingen
dc.subject.translatedimage segmentationen
dc.subject.translatedsemantic segmentationen
dc.subject.translatedsatellite imagesen
dc.subject.translatedclassical methods of artificial intelligenceen
dc.subject.translatedneural networksen
dc.subject.translateddeeplabv3en
dc.subject.translatedlovedaen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-levelBakalářský
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technika
dc.titleAutomatická segmentace satelitních snímkůcs
dc.title.alternativeAutomatic segmentation of satellite imagesen
dc.typebakalářská práce

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
Bakalarska prace - Pavel Balda.pdf
Size:
15.91 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
PosudekVedoucihoSTAG.pdf
Size:
55.57 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
PosudekOponentaSTAG.pdf
Size:
60.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
Prubeh obhajoby Balda.pdf
Size:
48.71 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Bachelor´s works (KKY)