Publikace detail

Marine Debris Detection from Sentinel-2

Autoři: Saghi Nima | Pidanič Jan | Amit Mishra Kumar

Rok: 2025

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 35th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2025 - proceedings

Název nakladatele: Institute of Electrical and Electronics Engineerings (IEEE)

Místo vydání: Piscataway

Strana od-do: 1-5

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Detekce mořského odpadu pomocí Sentinel-2	Tento článek se zabývá použitím metod strojového učení k detekci mořského odpadu od ostatních objektů na povrchu oceánu. Byly použity údaje z datového souboru MARIDA, který byl shromážděn v průběhu let satelitem Sentinel-2 (S2). Cílem je rozpoznat odpad od ostatních povrchových prvků, jako jsou vlny, lodě, pěna atd. Článek porovnává dvě metody detekce mořského odpadu. Byly použity metodiky rozhodovacího stromu a náhodného lesa.	Umělá inteligence; MARIDA; Strojové učení; detekce mořského odpadu
eng	Marine Debris Detection from Sentinel-2	This paper is devoted to using Machine Learning methods to detect Marine Debris from other objects on the surface of the ocean. Data from the MARIDA dataset gathered over the years by the Sentinel-2 (S2) satellite was used. The aim is to recognize debris from other surface features, such as waves, ships, foam, etc. The paper compares two methods for marine debris detection. The decision tree and random forest methodologies were used.	Artificial Intelligence; MARIDA; Machine Learning; maritime debris detection

Vyhledávání