End-to-End-Deep Neural Network zur Erkennung von markanten Objekten in komplexen Umgebungen

Unsere Forschung reicht von der Erkennung auffälliger Objekte, Computer Vision, Bildverarbeitung und mehr. Wir wollen auf die Anwendung der Erkennung hervorstechender Objekte reagieren, wie z. B. ihre Verwendung in Smart Grids zur Inspektion von Isolatoren. Der nächste Forschungsfortschritt besteht darin, hervorstechende Objektalgorithmen für das Lernen im Kontext von Smart Grids zu übertragen.

Die neuronalen Faltungsnetze können effektiver als hervorstechende Informationen aus Bildern fungieren und die Verarbeitung der Erkennung hervorstechender Objekte verbessern. Daher bringen sie die Forschung zur Erkennung von auffälligen Objekten voran. Unsere Forschungsergebnisse verbessern die Genauigkeit der Erkennung von markanten Objekten und ermöglichen die Übertragung von Algorithmen wie ihrer Anwendung in Smart Grids zur effektiven Segmentierung und Erkennung von Isolatoren.