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Image-based change detection with deep neural networks for satellite inspection

Cordier, Hugo (2023) Image-based change detection with deep neural networks for satellite inspection. Studienarbeit, INSA Lyon, France.

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Kurzfassung

This internship report deals with the topic of change detection in the context of in-orbit satellite inspection. In the imagined scenario, images are taken of a known, possibly damaged target satellite, which are then compared offline on the ground with a reference data set with the aim of identifying geometric changes. The main focus of the work is the investigation of the use of state-of-the-art CNNs for the mentioned task.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/200887/
Dokumentart:Hochschulschrift (Studienarbeit)
Titel:Image-based change detection with deep neural networks for satellite inspection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cordier, HugoHugo.Cordier (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenanzahl:41
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Change Detection, DNN, On-Orbit-Servicing, Inspection
Institution:INSA Lyon, France
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt RICADOS [RO]
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Optische Sensorsysteme
Institut für Optische Sensorsysteme > Echtzeit-Datenprozessierung
Hinterlegt von: Irmisch, Patrick
Hinterlegt am:12 Dez 2023 10:21
Letzte Änderung:18 Dez 2023 09:32

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