Digitální knihovna UPCE přechází na novou verzi. Omluvte prosím případné komplikace. / The UPCE Digital Library is migrating to a new version. We apologize for any inconvenience.

Publikace:
Utilization of UAV-Borne RGB Data for Monitoring Horses: Comparison of Classification Methods

Konferenční objektopen accesspeer-reviewedpostprint
Zobrazit minimální záznam
dc.contributor.authorJech, Jakub
dc.contributor.authorKomárková, Jitka
dc.contributor.authorSedlák, Pavel
dc.contributor.authorKrátký, Martin
dc.date.accessioned2024-08-24T07:08:24Z
dc.date.available2024-08-24T07:08:24Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThe paper describes utilizing remotely sensed RGB data to support monitoring horses in a natural environment on demand. Data are sensed using an unmanned aerial vehicle (UAV). UAVs provide very high spatial resolution data sensed at a low altitude on demand. Sensing is limited by weather conditions and legal rules only. Terrain does not need to be accessible. The paper provides a comparison of several pixel-based and object-based classification methods, namely Maximum Likelihood, Random Trees, SVM, and K-NN. Manual classification is used as a reference method.eng
dc.description.abstract-translatedČlánek popisuje využití dat RGB z dálkového snímání k podpoře monitorování koní v přirozeném prostředí na vyžádání. Data jsou snímána pomocí bezpilotního letounu (UAV). UAV poskytují data s velmi vysokým prostorovým rozlišením snímaná v nízké nadmořské výšce na vyžádání. Snímání je omezeno pouze povětrnostními podmínkami a právními předpisy. Terén nemusí být přístupný. Článek poskytuje srovnání několika pixelových a objektových klasifikačních metod, jmenovitě Maximum Likelihood, Random Trees, SVM a K-NN. Jako referenční metoda se používá ruční klasifikace.cze
dc.event18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2023 (20.06.2023 - 23.06.2023, Aveiro)eng
dc.formatp. 191760eng
dc.identifier.doi10.23919/CISTI58278.2023.10211822
dc.identifier.isbn979-8-3503-0527-2
dc.identifier.issn2166-0727
dc.identifier.obd39888788
dc.identifier.scopus2-s2.0-85169795542
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10195/83599
dc.language.isoeng
dc.peerreviewedyeseng
dc.project.IDSGS_2023_013/Digitální transformace jako součást rozvoje chytrých měst a regionůeng
dc.publicationstatuspostprinteng
dc.publisherIEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)eng
dc.relation.ispartofIberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)eng
dc.relation.publisherversionhttps://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10211822
dc.rightsopen access (green)eng
dc.subjectimageryeng
dc.subjectlive animals monitoringeng
dc.subjectobject-based classificationeng
dc.subjectpixel-based classificationeng
dc.subjectUAVeng
dc.subjectobrazová datacze
dc.subjectsledování živých zvířatcze
dc.subjectobjektová klasifikacecze
dc.subjectpixelová klasifikacecze
dc.subjectUAVcze
dc.titleUtilization of UAV-Borne RGB Data for Monitoring Horses: Comparison of Classification Methodseng
dc.title.alternativeVyužití UAV-Borne RGB dat pro monitorování koní: Porovnání klasifikačních metodcze
dc.typeConferenceObjecteng
dspace.entity.typePublication

Soubory

Původní svazek

Nyní se zobrazuje 1 - 1 z 1
Náhled
Název:
Jech-Komarkova_CISTI-2023-final.pdf
Velikost:
1.12 MB
Formát:
Adobe Portable Document Format
Jech-Komarkova_CISTI-2023-final.pdf (1.12 MB)

Kolekce

Publikační činnost akademických pracovníků UPCE / UPCE Research Outputs
Publikační činnost akademických pracovníků FES / FES Research Outputs