Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Leopard: A new chapter in on-board deep learning-powered analysis of hyperspectral imagery

  • Jakub Nalepa
  • , Piotr Kuligowski
  • , Michal Gumiela
  • , Marcin Drobik
  • , Maciej Nowak
  • KP Labs Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością

Wyniki badań: Wkład do czasopismaArtykuł z konferencjirecenzja

3 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

Hyperspectral imaging has become a mature technology which brings exciting possibilities in various Earth observation applications in a plethora of fields, including precision agriculture, forestry, event detection and tracking, and more. However, high dimensionality is an important obstacle in its effective transfer from a satellite back to Earth for further processing. To tackle it and enable faster adoption of the hyperspectral technology in practice, the on-board data processing has become critical, as it allows to substantially reduce the data dimensionality before transferring it, and to extract value from raw data. In this paper, we present Leopard - a CubeSat standard compliant Data Processing Unit (DPU) which enables mission designers to apply Artificial Intelligence solutions in space.

Język oryginałuangielski
CzasopismoProceedings of the International Astronautical Congress, IAC
Tom2020-October
Status publikacjiOpublikowano - 2020
Wydarzenie71st International Astronautical Congress, IAC 2020 - Virtual, Online
Czas trwania: 12 paź 202014 paź 2020

Cele SDG ONZ

Ten wynik przyczynia się do realizacji następujących celów zrównoważonego rozwoju

  1. Cel 2 - Zero głodu
    Cel 2 Zero głodu

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Inżynieria lotnicza i kosmiczna
  • Astronomia i astrofizyka
  • Nauka o kosmosie i planetach

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Leopard: A new chapter in on-board deep learning-powered analysis of hyperspectral imagery”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie