Сегментация изображений растительности

Эта модель предназначена для сегментации изображений растительности, выделяя области, представляющие интерес для различных целей, включая оценку пожароопасности. Она использует анализ RGB-изображений для точного определения растительности на снимках, что позволяет применять её в задачах лесного хозяйства, сельского хозяйства и экологии.

Возможности

• Сегментация растительности на основе RGB-изображений.

• Оценка запасов топлива для лесных пожаров.

• Определение изменений земельного покрова.

• Применение в медицинских целях (изначальное предназначение модели).

• Выявление сорняков и оценка экологической обстановки.

• Обнаружение замаскированных объектов.

Обучение

Модель обучена на проприетарных данных, полученных с помощью маскированных вручную образцов. Использовались методы семантической сегментации для повышения точности. Архитектура модели основана на модифицированной U-Net.

• Архитектура: Модифицированная U-Net

• Входные данные: 256x256x3 (RGB)

• Выходные данные: 256x256x1 (маска сегментации)

Применение

Модель может использоваться для решения широкого круга задач, включая:

• Расчет площади, занимаемой растительностью.

• Оценку пожароопасности лесных массивов.

• Мониторинг изменений земельного покрова.

• Анализ медицинских изображений.

• Очистку линий электропередач от растительности.

• Борьбу с вредными сорняками.

• Экологические оценки.

• Обнаружение замаскированных объектов.

Ссылки

markrodrigo/vegetation-image-segmentation-wildfire-fuel-1.0