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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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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9574043


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146371/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Machine Learning based Extraction of Electrical Substations from High Resolution Satellite Data: Outcome of the ICETCI 2021 Challenge
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
G, SreenivasanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bajpai, AnjuNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
D S, Prakasa RaoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
T P, Girish KumarNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shrivastava, AshishNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Das, Subrata NNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jha, C SNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hänsch, RonnyRonny.Haensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2936-6765NICHT SPEZIFIZIERT
Kranti B., VenkataNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chandra D, NikhilNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Patil, Renuka RNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Devulapalli, SitaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jacob I., JeenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singh, SaurabhNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chaube, AarshNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dubey, VedNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Garg, NamanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kundu, Soumya SnigdhaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Erschienen in:2021 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence, ICETCI 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
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
Veranstaltungsdatum:2021-08-25 - 2021-08-27
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:20 Nov 2023 09:58

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