Strojová analýza ortografických snímků za účelem identifikace projevů zemědělských drenážních staveb

Název projektu anglicky
Machine analysis of orthographic images in order to identify the manifestations of agricultural drainage structures
Anotace anglicky
The aim of the project proposal is to develop and use advanced SW machine learning methods for the detection of area agricultural drainage. Machine learning (a subfield of neural/convolutional network) is currently a rapidly developing method for detailed analysis of RGB images, where based on predefined search rules (pre-learned models), highly similar visual manifestations are found. The use of machine data analysis to locate drainage systems is a progressively developing method that will further develop the possibilities of area-based detection of agricultural drainage. The project solution will provide an innovative software tool that can be used to detect (a) areas of drainage systems, (b) drainage collectors and drains, and (c) drainage system manholes.

Kategorie VaV
AP - Aplikovaný výzkum
OECD FORD - hlavní obor
20705 - Remote sensing
OECD FORD - vedlejší obor
40101 - Agriculture
OECD FORD - další vedlejší obor
40104 - Soil science
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
DF - Pedologie<br>GD - Hnojení, závlahy, zpracování půdy<br>JP - Průmyslové procesy a zpracování<br>JQ - Strojní zařízení a nástroje

Důvěrnost údajů
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
Systémové označení dodávky dat
CEP25-TA0-TQ-R
Datum dodání záznamu
13. 1. 2025

Podobné projekty(10)