Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/24754
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Nguyễn, Văn Phương | - |
dc.contributor.author | Đào, Khánh Hoài | - |
dc.contributor.author | Tống, Minh Đức | - |
dc.date.accessioned | 2020-06-14T13:42:14Z | - |
dc.date.available | 2020-06-14T13:42:14Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 2525-2224 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/24754 | - |
dc.description.abstract | Hoại động tìm kiếm và cứu nạn bao gồm việc tìm kiếm và giải cứu người, phương tiện bị mắc kẹt trong các tình huống khó khăn. Trong thời gian gần đây, một thiết bị được ứng dụng nhiều trong cả quân sự và dân sự là phương tiện bay không người lái (UAV), nó thực sự là một nguồn lực rất lớn cho sứ mệnh tìm kiếm cứu nạn. Tuy nhiên, với số lượng lớn ảnh thu được từ thiết bị này, kết hợp với độ phân giải cao trong một khu vực rộng lớn là rào cản không hề nhỏ để phát hiện bằng mắt thường. Tự động phát hiện mục tiêu là giải pháp phù hợp. Để tránh bỏ sót các mục tiêu, tăng hiệu quả phát hiện của các thuật toán là cần thiết. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất một phương pháp tăng hiệu quả phát hiện mục tiêu cuả thuật toán RX khi kết hợp với các phương pháp trích rút đặc trưng SIFT và SURT, kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu mẫu cho kết quả khác biệt rõ rệt, nhất là các trường hợp ảnh bị can nhiều. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông;Số 02 .- Tr.09-18 | - |
dc.subject | Phát hiện dị thường | vi_VN |
dc.subject | SlFT | vi_VN |
dc.subject | SURF | vi_VN |
dc.subject | Ảnh UAV | vi_VN |
dc.subject | Tìm kiếm cứu nạn | vi_VN |
dc.title | Tăng hiệu quả phát hiện dị thường trên ảnh UAV ứng dụng trong công tác tìm kiếm cứu nạn | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Appears in Collections: | Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.49 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.144.119.149 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.