prikaz prve stranice dokumenta Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja
2021. urn:nbn:hr:168:255816
Car, Franko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Car, F. (2021). Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

Car, Franko. "Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

Car, Franko. "Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

Car, F. (2021). 'Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 12.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

Car F. Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 12.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

F. Car, "Detekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255816
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDetekcija klizišta na LiDAR snimkama pomoću dubokog učenja
Naslov (engleski)Landslide Detection in LiDAR Images Using Deep Learning
AutorFranko Car
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Križanović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu uvedeni su osnovni koncepti dubokog učenja i neuronskih mreža, modeli EfficientDet i YOLOv5 te je opisana njihova primjena na detekciju klizišta. Osnovni oblik podataka su LiDAR snimke koje predstavljaju visinski model terena. Uz detekciju na osnovnim visinskim modelima, oba navedena modela učena su i na deriviranim kartama osjenčanog terena. Na kraju, predstavljene su korištene metrike i konačni rezultati nad skupom podataka za testiranje.
Sažetak (engleski)
This thesis introduces the foundations of deep learning and neural networks, EfficientDet and YOLOv5 deep learning models and their application in landslide detection. Basic data format are LiDAR images representing digital terrain models. Besides detecting landslides on the basic terrain models, both models were trained using the derived hillshaded maps as well. Finally, metrics used and final results on the test dataset are presented.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:255816
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 11:56:40