• রিমোট সেন্সিং ৪


    চতুর্থত, 
    এই গবেষণা বিষয়টির বৈশিষ্ট্য বা উদ্ভাবন (গবেষণার দৃষ্টিভঙ্গি, পদ্ধতি, দৃষ্টিভঙ্গি এবং বিষয়বস্তু)
    জটিল ব্যাকগ্রাউন্ড, খুব ছোট লক্ষ্যমাত্রা এবং গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে অপটিক্যাল রিমোট সেন্সিং চিত্রের অবজেক্ট সনাক্তকরণ কার্যে অপর্যাপ্ত নমুনার সমস্যাগুলির লক্ষ্যে এই বিষয়টি বহু-বৈশিষ্ট্য গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে একটি অপটিকাল রিমোট সেন্সিং চিত্র লক্ষ্য সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমের প্রস্তাব দেয়  এই প্রোগ্রামের উদ্ভাবনগুলি মূলত নিম্নলিখিত দিকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে:
    (1) বহু বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য দুটি পদ্ধতি হিসাবে স্যালিয়েন্সি সনাক্তকরণ এবং কনট্যুর সনাক্তকরণ ব্যবহার করুন, স্যালিয়েন্সি সনাক্তকরণের মাধ্যমে ভাল এবং জটিল ব্যাকগ্রাউন্ডের প্রভাব হ্রাস করুন এবং কনট্যুর সনাক্তকরণের মাধ্যমে ছোট লক্ষ্যগুলির সমস্যা উন্নত করুন;
    (২) স্বল্প ব্যয়ে দুটি পরামিতির অনুকূল নির্বাচন অর্জনের জন্য একটি অভিযোজিত চিত্রের ক্রপিং ওভারল্যাপ অনুপাত এবং মাল্টি-স্কেল বৈশিষ্ট্য আকার অধিগ্রহণ পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়;
    (3) একটি মডেল ভিত্তিক গভীর শেখার লক্ষ্য সনাক্তকরণ কাঠামো প্রস্তাব করা হয়েছে, যা অপটিকাল রিমোট সেন্সিং ইমেজ টার্গেট সনাক্তকরণে অপর্যাপ্ত নমুনার সমস্যা সমাধান করতে পারে।

    পাঁঞ্চম 
     গবেষণার ভিত্তি এবং কাজের শর্তাদি (বিদ্যমান কাজের শর্তাদি, কাজের শর্তের অভাব এবং প্রস্তাবিত সমাধান ইত্যাদি সহ এই প্রকল্পের সাথে সম্পর্কিত গবেষণা কাজের ভিত্তি)
    কাজের শর্তগুলি ইতিমধ্যে স্থানে রয়েছে
    1.1 গবেষণা পরিবেশ
    (1) প্রকল্পের প্রকল্প দল দীর্ঘকাল ধরে রিমোট সেন্সিং ইমেজ প্রসেসিং সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলির গবেষণায় জড়িত ছিল এবং রিমোট সেন্সিং ইমেজ প্রসেসিংয়ে উন্নত পদ্ধতি প্রয়োগ করে একাডেমিক সীমান্তগুলিতে গভীর মনোযোগ দিয়েছে। টিম ইন্সট্রাক্টর রিমোট সেন্সিং ইমেজ প্রসেসিংয়ের ক্ষেত্রে ব্যাপক এবং গভীরতর গবেষণা চালিয়েছেন এবং এর উপর নির্ভর এবং সমর্থন করার জন্য অনেকগুলি প্রকল্প রয়েছে;
    (২) এই প্রকল্পের ভিত্তিতে চীন বিশ্ববিদ্যালয় জিওসিএসেন্স (উহান) স্কুল অফ অটোমেশনের কমপ্লেক্স সিস্টেমগুলির জন্য অ্যাডভান্সড কন্ট্রোল অ্যান্ড ইন্টেলিজেন্ট অটোমেশনের হুবি প্রাদেশিক কী পরীক্ষাগার গবেষণা পরিচালনা করে research বর্তমানে এটিতে উচ্চ কার্যকারিতা ওয়ার্কস্টেশনগুলির 6 সেট রয়েছে পাশাপাশি কম্পিউটার, প্রিন্টার, স্ক্যানার এবং অন্যান্য সরঞ্জাম সহ সম্পূর্ণ হার্ডওয়্যার সুবিধা রয়েছে।
    ১.২ প্রাথমিক গবেষণা
    (১) পূর্ববর্তী গবেষণায়, তিনি একটি মৌলিক গবেষণা পত্র প্রকাশ করেছেন এবং দুটি আবিষ্কারের পেটেন্টের জন্য আবেদন করেছেন।এই অ্যালগরিদমের প্রয়োগ ও উন্নতি সম্পর্কে তার নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং তিনি পূর্ববর্তী সময়ে একটি সাহিত্য পর্যালোচনা সম্পন্ন করেছেন এবং দেশী-বিদেশী গবেষণার অগ্রগতির গভীর উপলব্ধি করেছেন। ;
    (২) পাইথন এবং সি ++ এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে পরিচিত এবং অ্যালগরিদমের প্রোগ্রামিং বাস্তবায়ন সফলভাবে শেষ করতে পারে।
    2. কাজের অবস্থার অভাব

    গবেষণামূলক কাজের পরিকল্পনা এবং প্রত্যাশিত গবেষণা ফলাফল
             সময় গবেষণা বিষয়বস্তু প্রত্যাশিত গবেষণা ফলাফল
    নভেম্বর 2018 এর আগে, প্রাসঙ্গিক সাহিত্যের সাথে পরামর্শ করুন, বিষয়বস্তুর বিষয়বস্তু পরিষ্কার করুন এবং গবেষণার দিকনির্দেশ দিন
    ডিসেম্বর 2018 এর মধ্যে শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমের প্রাথমিক বাস্তবায়ন সম্পন্ন করুন 
    জুন 2019 এর আগে হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং ইমেজ শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্যটিতে গবেষণা করা শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিটি প্রয়োগ করুন এবং বিভিন্ন ডেটা সেটগুলির মধ্যে তুলনা এবং বিশ্লেষণ করুন একাডেমিক পেপার লিখুন।
    2020 সালের মার্চ শেষ হওয়ার আগে থিসিস রচনা, প্রাক-প্রতিরক্ষা
    2020 সালের আগে, গবেষণামূলক প্রতিরক্ষা এবং প্রতিরক্ষা সম্পূর্ণ করুন নিবন্ধের গবেষণামূলক প্রতিরক্ষা এবং প্রতিরক্ষা সম্পূর্ণ করা । 
  • 0 comments:

    Post a Comment

    New Research

    Attention Mechanism Based Multi Feature Fusion Forest for Hyperspectral Image Classification.

    CBS-GAN: A Band Selection Based Generative Adversarial Net for Hyperspectral Sample Generation.

    Multi-feature Fusion based Deep Forest for Hyperspectral Image Classification.

    ADDRESS

    388 Lumo Rd, Hongshan, Wuhan, Hubei, China

    EMAIL

    contact-m.zamanb@yahoo.com
    mostofa.zaman@cug.edu.cn

    TELEPHONE

    #
    #

    MOBILE

    +8615527370302,
    +8807171546477