Machine Learning based Extraction of Electrical Substations from High Resolution Satellite Data: Outcome of the ICETCI 2021 Challenge

G, Sreenivasan und Bajpai, Anju und D S, Prakasa Rao und T P, Girish Kumar und Shrivastava, Ashish und Das, Subrata N und Jha, C S und Hänsch, Ronny und Kranti B., Venkata und Chandra D, Nikhil und Patil, Renuka R und Devulapalli, Sita und Jacob I., Jeena und Singh, Saurabh und Chaube, Aarsh und Dubey, Ved und Garg, Naman und Kundu, Soumya Snigdha (2021) Machine Learning based Extraction of Electrical Substations from High Resolution Satellite Data: Outcome of the ICETCI 2021 Challenge. In: 2021 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence, ICETCI 2021, Seiten 82-88. 2021 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence (ICETCI), 2021-08-25 - 2021-08-27, virtually. doi: 10.1109/ICETCI51973.2021.9574043. ISBN 978-1-66541-559-0.

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Machine Learning based Extraction of Electrical Substations from High Resolution Satellite Data: Outcome of the ICETCI 2021 Challenge

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
G, Sreenivasan	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Bajpai, Anju	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
D S, Prakasa Rao	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
T P, Girish Kumar	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Shrivastava, Ashish	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Das, Subrata N	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Jha, C S	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hänsch, Ronny	Ronny.Haensch (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-2936-6765	NICHT SPEZIFIZIERT
Kranti B., Venkata	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Chandra D, Nikhil	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Patil, Renuka R	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Devulapalli, Sita	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Jacob I., Jeena	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Singh, Saurabh	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Chaube, Aarsh	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dubey, Ved	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Garg, Naman	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kundu, Soumya Snigdha	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2021

Erschienen in:

2021 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence, ICETCI 2021

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.1109/ICETCI51973.2021.9574043

Seitenbereich:

Seiten 82-88

ISBN:

978-1-66541-559-0

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Machine learning, semantic segmentation

Veranstaltungstitel:

2021 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence (ICETCI)

Veranstaltungsort:

virtually

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

25 August 2021

Veranstaltungsende:

27 August 2021

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie

Hinterlegt von:

Hänsch, Ronny

Hinterlegt am:

29 Nov 2021 18:57

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:45

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