• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Автоматическое детектирование просек под линиями электропередач на снимках Sentinel-2 с помощью методов машинного обучения и компьютерного зрения
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Автоматическое детектирование просек под линиями электропередач на снимках Sentinel-2 с помощью методов машинного обучения и компьютерного зрения

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 11–26.
Бахрамхан Я. О., Подольская Е. С., Ермаков Д. М.

Регулярный мониторинг состояния линий электропередач (ЛЭП) необходим для бесперебойного электроснабжения населённых пунктов и объектов инфраструктуры. Однако на лесных территориях с низкой плотностью населения и дорог задача постоянного мониторинга усложняется. Для дистанционного мониторинга просек под ЛЭП в труднодоступных лесных территориях настоящим исследованием предлагается алгоритм, выделяющий лесные просеки на космических снимках Sentinel-2. Такой алгоритм может рассматриваться в качестве первого шага автоматизации дистанционного мониторинга состояния просек под ЛЭП и, в частности, детектирования изменений (прокладки, зарастания, расчистки просек под ЛЭП и т.д.). Логика работы алгоритма имеет наглядную интерпретацию и основывается на поиске объектов интереса в пространстве дешифровочных признаков. На основе спектральных характеристик модель логистической регрессии выделяет участки, потенциально относящиеся к просекам, затем вероятностное преобразование Хафа находит линейные структуры на бинарной маске этих участков. Разработанный алгоритм является полностью автоматическим — он не требует индивидуальной настройки параметров для каждого снимка. Для оценки результатов созданы метрики качества выделения просек. Работа алгоритма локально устойчива — алгоритм корректно определяет области расположения просек под ЛЭП на всех использованных спутниковых изображениях в пределах региона исследования.

Научное направление: Науки о Земле Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: логистическая регрессияЛЭПдистанционный мониторингпросекипризнаки дешифрирования
Похожие публикации
Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study
Avdoshin S.M., Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 No. 4 часть 2 P. 245–256
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI
Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова
Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.
Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands
Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.
Добавлено: 21 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Updating legacy soil map reveals spatial soil-class probabilities
Горбачева А. Ю., Кренке А. Н., Puzachenko M. и др., Geoderma Regional 2026 Vol. 46 Article e01124
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Innovation in Medicine and Healthcare. Proceedings of 13th KES-InMed 2025, (SIST, volume 487)
Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Two-dimensional Fourier transform as a tool for identification of coherent patterns in spiking neuronal networks
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 P. 1–12
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Generative geospatial modelling with geometric algebra
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics and Engineering. ENGAGE 2025 (Hong Kong, July 14, 2025), Lecture Notes in Computer Science
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Анализ редких событий: логистическая регрессия и альтернативы
Устюжанин В. В., Политическая наука 2026 № 2 С. 259–283
Революции всегда вызывали интерес социологов и политологов, однако только в последнее десятилетие авторы начали активно использовать количественные методы для их анализа. В таких исследованиях зависимая переменная, революции или ее характеристики, часто представляет собой «редкие события». Некоторыми авторами было показано, что логистическая регрессия – самый используемый метод – дает смещенные результаты при анализе таких данных, однако ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
ИССЛЕДОВАНИЕ АССОЦИАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ВАРИАНТОВ С РАЗВИТИЕМ МУЗЫКАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА
Kazantseva A. V., A.V. Toropova, Khusnutdinova E. K. и др., ВАВИЛОВСКИЙ ЖУРНАЛ ГЕНЕТИКИ И СЕЛЕКЦИИ, Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук» (ИЦиГ СО РАН) (Новосибирск) 2025 Vol. 30 No. 3 P. 470–481
Формирование музыкальных способностей, включающих абсолютный слух, музыкальную память, чувство ритма, музыкальность, в значительной степени определяется наследственной составляющей (до 68 %). Проведенные к настоящему времени работы с использованием полногеномного анализа сцепления и ассоциаций с музыкальной одаренностью позволили выявить более 100 генетических локусов. В этот спектр входят гены транскрипционных факторов, регуляции нейрогенеза и синаптической пластичности; гены, закрепленные ...
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Тактики противостояния фейковой информации и факторы проведения фактчекинга в России
Кузина Л. С., Попов Е. В., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 2 С. 170–191
В статье изучаются тактики пользователей интернета, направленные на проверку недостоверной (фейковой) информации, и факторы проведения фактчекинга. Цели исследования — в рамках теории просьюмеризма и повседневных тактик (Мишель де Серто) выявить и описать арсенал тактик фактчекинга, используемых российской интернет-аудиторией, определить социально-демографические и поведенческие предикторы их применения. Эмпирическую базу составили данные двух волн опроса «Мониторинг цифровой трансформации ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
О дистанционной занятости населения и ее детерминантах в современной России
Архипова М. Ю., Кучмаева О. В., Сиротин В. П., Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика 2025 Т. 60 № 6 С. 307–328
Рассматривается проблема оценки масштабов дистанционной занятости в России и факторов, ее определяющих. Дистанционная занятость редко встречается в результатах даже масштабных выборочных наблюдений Росстата, что не позволяет использовать традиционный статистический инструментарий для ее оценки и изучения перспектив и потенциала развития. При малой вероятности наблюдаемого явления решение проблемы возможно с помощью балансировки данных, что позволяет использовать для ...
Добавлено: 17 апреля 2025 г.
Факторы владения автомобилем в домохозяйствах России
Кулакова Т. В., Моисеева М. А., Шулика Ю. Е. и др., В кн.: Наука, образование, транспорт: актуальные вопросы, приоритеты, векторы взаимодействия: III Международ. науч.-методич. конф. 06-07 ноября 2024 г. Оренбург.: Оренбург: ОрИПС – филиал ПривГУПС, 2024. С. 570–573.
В исследовании анализируются факторы, которые влияют на уровень владения автомобилями в российских домохозяйствах, используя данные лонгитюдного исследования «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» за 2022 год. Применяется модель логистической регрессии. Особенные факторы, влияющие на владение автомобилем в российских домохозяйствах, включают: доход, наличие дачи, количество трудоспособных членов домохозяйства, наличие детей и проживание в ...
Добавлено: 17 декабря 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору