-
شماره ركورد
27404
-
پديد آورنده
ايوب اميني
-
عنوان
دستهبندي تصاوير ماهوارهاي مبتني بر تشخيص اشياء و رخدادها
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي هوافضا- فناوري ماهواره
-
سال تحصيل
1399/1400
-
تاريخ دفاع
1400/12/28
-
استاد راهنما
محمد سليماني
-
استاد مشاور
حسين سليماني
-
دانشكده
دانشكده فناوري هاي نوين
-
چكيده
با پيشرفت سريع در فناوريهاي ماهواره و حسگرها، افزايش چشمگيري در دسترسي به تصاوير سنجش از راه دور وجود داشته است. بااينحال، كاوش در اين تصاوير همچنان شامل حجم عظيمي از مداخلات انساني است كه خستهكننده و وقتگير و ناكارآمد است. براي كمك به متخصصان تصويربرداري براي به دست آوردن درك كامل از تصاوير و مكانيابي اشياء موردعلاقه به روشي دقيقتر و كارآمدتر، هميشه نياز فوري به توسعه الگوريتمهاي تشخيص خودكار وجود دارد. تشخيص اشيا يك چالش بوده است كه نقش حياتي در بسياري از كاربردها، مانند نقشهبرداري جغرافيايي، كشاورزي، نظامي و پايش محيطي ايفا ميكند.
در اين پاياننامه، هدف بر توسعهي الگوريتم تشخيص اشياء (هواپيما) براي تصاوير هوايي با وضوحبالا را با رويكردي كه الگوريتم طراحيشده ازنظر تعداد پارامتر و حجم محاسبات، سرعت و دقت مناسب را ارائه كند، است. در اين كاربرد ما الگوريتم تشخيص اشياء EfficientDet را بهعنوان شبكه پايه در نظر ميگيريم و با بهبود دادن اين شبكه، الگوريتم تشخيص اشياء اي كه قادر بهپيشبيني اشياء با زاويه چرخشي (متمايل) در تصاوير ماهوارهاي باشد را طراحي مينماييم. براي آموزش و ارزيابي شبكه در اين پاياننامه از مجموعه داده مشهور به نام DOTA كه در سال هاي اخير براي حوزه تشخيص اشياء ارائهشده است استفاده مينماييم.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1401/07/30
-
عنوان به انگليسي
Category of satellite imagery based on detection of objects and events
-
تاريخ بهره برداري
3/19/2023 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
ايوب اميني
-
چكيده به لاتين
With rapid advances in satellite and sensor technologies, there is a dramatic increase in access to remote sensing images. However, exploring these images involves a huge amount of human intervention that is tedious, time consuming, and inefficient. There is always a need to develop automated detection algorithms to help imaging professionals access complete information from images and locations to find objects of interest in a more accurate and efficient manner. To fully understand these images, it is important for image analysts to know if there is an interest in it. As a result, object recognition has been a major problem that plays a role in many applications, such as geographic mapping, urban planning, vehicle tracking and environmental monitoring. In the dissertation, we address the problems of object recognition in aerial and satellite imagery applications and provide an object recognition algorithm for high-aerial imagery with the location that the algorithm is designed in terms of number and volume of computations relative to the rest of the algorithm Is Multiple applications have good productivity and provide a program simultaneously and with good accuracy. Due to the importance of speed, accuracy and precision in Object recognition algorithms which is the main purpose of this dissertation, in this application we consider EfficientDet object recognition algorithm as the base network and by improving this network, object recognition algorithm, which is able to Design to predict objects with rotational angles (Oriented) in satellite images. To evaluate and evaluate the network in this dissertation from the famous DOTA dataset that is presented in the following years for object detection. Is used and first evaluate the optimized algorithm by performing the operation as preprocessing the images of this data set and preparing the appropriate images and tags with them to the appropriate network input site.
-
كليدواژه هاي فارسي
تشخيص اشياء , تشخيص هواپيما , شبكه هاي كانولوشني عميق , تشخيص اشياء چرخشي , تصاوير ماهواره اي
-
كليدواژه هاي لاتين
object detection , airplane detection , Rotated object detection , deep convolutional networks , satellite images
-
Author
Ayub Amini
-
SuperVisor
Mohammad Soleimani
-
لينک به اين مدرک :