1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2024
  4. ⅩⅢ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2024)
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47976

Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorПаляниця, Юрій Богданович
dc.contributor.authorГупало, А. С.
dc.contributor.authorPalianytsia, Y. B.
dc.contributor.authorHupalo, A. S.
dc.coverage.temporal11-12 грудня 2024 року
dc.coverage.temporal11-12 December 2024
dc.date.accessioned2025-01-24T18:05:46Z-
dc.date.available2025-01-24T18:05:46Z-
dc.date.created2024-12-11
dc.date.issued2024-12-11
dc.identifier.citationПаляниця Ю. Б. Аналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту / Юрій Богданович Паляниця, А. С. Гупало // Тези ⅩⅢ МНПК „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2024 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2024. — С. 512–513. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
dc.identifier.isbn978-617-7875-88-7
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47976-
dc.format.extent512-513
dc.language.isouk
dc.publisherФОП Паляниця В. А.
dc.relation.ispartofЗбірник тез доповідей ⅩⅢ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2024
dc.relation.ispartofBook of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“, 2024
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290
dc.titleАналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту
dc.title.alternativeAnalysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc681.3
dc.subject.udc631.4
dc.relation.references1. Kemker, R., C. Salvaggio, and C. Kanan. "High-Resolution Multispectral Dataset for Semantic Segmentation." CoRR, abs/1703.01918. 2017.
dc.relation.references2. Ronneberger, O., P. Fischer, and T. Brox. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." CoRR, abs/1505.04597. 2015.
dc.relation.references3. Kemker, Ronald, Carl Salvaggio, and Christopher Kanan. "Algorithms for Semantic Segmentation of Multispectral Remote Sensing Imagery Using Deep Learning." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Deep Learning RS Data, 145 (November 1, 2018): 60-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014.
dc.relation.references4. Palaniza, Y., Martseniuk, A. and Yaskiv, V. Active Phased Array Antenna With Parallel Feeder Excitation At 3.7 Ghz. Advances in Electrical and Electronic Engineering, 22(2), 2024, pp.127-133. ISSN 1336-1376. https://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290 .
dc.relation.references5. Palianytsia Y., I. Lytvynenko, A. Menoub, H. Shymchuk, A Dubchak. Development of an algorithm for identification of damage types on the surface of sheet metal. Proceedings of the The 2nd International Workshop on “Computer Information Technologies in Industry 4.0” (CITI 2024). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. P.84-96. ISSN 1613-0073.
dc.relation.referencesen1. Kemker, R., C. Salvaggio, and C. Kanan. "High-Resolution Multispectral Dataset for Semantic Segmentation." CoRR, abs/1703.01918. 2017.
dc.relation.referencesen2. Ronneberger, O., P. Fischer, and T. Brox. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." CoRR, abs/1505.04597. 2015.
dc.relation.referencesen3. Kemker, Ronald, Carl Salvaggio, and Christopher Kanan. "Algorithms for Semantic Segmentation of Multispectral Remote Sensing Imagery Using Deep Learning." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Deep Learning RS Data, 145 (November 1, 2018): 60-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014.
dc.relation.referencesen4. Palaniza, Y., Martseniuk, A. and Yaskiv, V. Active Phased Array Antenna With Parallel Feeder Excitation At 3.7 Ghz. Advances in Electrical and Electronic Engineering, 22(2), 2024, pp.127-133. ISSN 1336-1376. https://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290 .
dc.relation.referencesen5. Palianytsia Y., I. Lytvynenko, A. Menoub, H. Shymchuk, A Dubchak. Development of an algorithm for identification of damage types on the surface of sheet metal. Proceedings of the The 2nd International Workshop on "Computer Information Technologies in Industry 4.0" (CITI 2024). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. P.84-96. ISSN 1613-0073.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleЗбірник тез доповідей ⅩⅢ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.citation.spage512
dc.citation.epage513
dc.citation.conferenceⅩⅢ Міжнароднана науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.identifier.citation2015Паляниця Ю. Б., Гупало А. С. Аналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту // Тези ⅩⅢ МНПК „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2024 року. 2024. С. 512–513.
dc.identifier.citationenAPAPalianytsia, Y. B., & Hupalo, A. S. (2024). Analiz vehetatsiinoho indeksu na osnovi multyspektralnykh danykh z vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Analysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence]. Book of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“, 11-12 December 2024, Ternopil, 512-513. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOPalianytsia Y. B., Hupalo A. S. (2024) Analiz vehetatsiinoho indeksu na osnovi multyspektralnykh danykh z vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Analysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence]. Book of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“ (Tern., 11-12 December 2024), pp. 512-513 [in Ukrainian].
Koleksiyonlarda Görünür:ⅩⅢ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2024)

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
MNPK_2024_Palianytsia_Y_B-Analysis_of_vegetation_512-513.pdf671,86 kBAdobe PDFGöster/Aç
MNPK_2024_Palianytsia_Y_B-Analysis_of_vegetation_512-513__COVER.png473,09 kBimage/pngGöster/Aç
Kısa Öğe Kaydını Göster İstatistikler


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.