title: Demographic analysis of satellite images using neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Арбузова Юлия Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Arbuzova Ulia Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Павлов Илья Иванович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pavlov Ila Ivanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Сотникова Маргарита Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sotnikova Margarita Viktorovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040307
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32206
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе предложена система прогнозирования численности населения со спутниковых изображений. Система состоит из трех частей. Первая часть сегментирует изображения на регионы разной степени плотности застройки. Вторая часть, используя сегментированную карту, классифицирует изображение в один из нескольких диапазонов численности населения. Третья часть, используя полученный классификатором, диапазон проводит регрессию для получения финального прогноза численности населения на рассматриваемом изображение. Во время выполнения работы также проверялась гипотеза, что качество работы классификатора увеличится, если использовать вдобавок изображению использовать его сегментированную карту.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work proposes a system for inferring a population count from a satellite image. This system consists of three parts. The first part segments an image into regions of different levels of development intensity. The second part uses a segmented map to classify an image into various population ranges. The third part uses a classified range to get the final population count of a given image using regression. In addition, this work tries to empirically prove that using a segmented map in addition to an image improves the classifier's performance.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: семантическая сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спутниковые изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semantic segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: satellite imagery
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Demographic analysis of satellite images using neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Демографический анализ спутниковых изображений с использованием нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32206/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,31 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Pavlov_2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32206/2/reviewSV_Otzyv_Pavlov_2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 255,72 kB