Artikelbeschreibung
Hochwassererkennungssysteme wie die vier verschiedenen Arten der Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion und das Contiguous Deep Convolutional Neural Network (CDCNN) wurden zur Identifizierung der Hochwasserdefektregion ausgeführt. CDCNN die Umsetzung der vorgeschlagenen großen Datensätze können automatisch durch die histologischen Merkmale mehrerer Schichten von Neuronen, und hat die Fähigkeit, die nicht-lineare Entscheidungsfindung Funktionen zu implementieren.Diese Arbeit untersucht und vergleicht auch die möglichen Methoden zur genauen Identifizierung durch die Klassifikation mit den vorgeschlagenen CDCNN-Details der RSI. Die Leistungsanalyse des vorgeschlagenen Modells wird in der Mattenlaborumgebung 2017 B verifiziert. Basierend auf den verschiedenen Merkmalen wie Präzision, Rückruf und F-Messgenauigkeit wird eine Analyse der Leistungsanalyse des vorgeschlagenen Systems zur Simulation der Systemleistung durchgeführt.
Personeninformation
Jadhav, Jagannath
Dr. Jagannath Jadhav ist ein renommierter Forscher und Global Scientist mit 3 Patenten. Er ist Akademiker, Forscher, Autor, Schriftsteller, Erfinder und Innovator, Wissenschaftler (Berater und Redner). Er hat einen M.Tech-Abschluss des MITE PhD in ECE in SSUTMS. Er wurde für ein Postdoktorandenstipendium an der Universität Lincoln, Malaysia, ausgewählt.
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