Сафонова Анастасия Николаевна | Структура и сотрудники СФУ

Сафонова Анастасия Николаевна

Основное Публикации, достижения
Сафонова Анастасия Николаевна
e-mail: asafonova [at] sfu-kras [dot] ru
телефон: +7 (391) 291-90-86
адрес: ул. Киренского, 26, ауд. 21-01
степень: кандидат технических наук

Место работы

Диссертации

  • Методы машинного обучения при обработке изображений сверхвысокого пространственного разрешения на примере задач классификации растительности (кандидат технических наук, 2020);
  • Plant species detection in aerial and satellite images using Deep Learning (PhD).

Преподаваемые дисциплины

  • Интеллектуальные технологии и представление знаний.

Публикации

  1. МЕТОДЫ ГЛУБОКО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГИБЕЛИ ЛЕСА ВСЛЕДСТВИЕ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕРОЙ ЦАПЛИ (ARDEA CINEREA), ПО ДАННЫМ БПЛА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Матко Е. В., Сафонова А. Н.
    2023, Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2023)
  2. APPLYING DEEP LEARNING TO PREDICT FOREST EXTINCTION RISK FROM GRAY HERON ACTIVITY BASED ON UAV DATA : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Матко Е. В., Сафонова А. Н.
    2023, Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
  3. A Deep Learning Model for Segmentation of COVID-19 Infections Using CT scans [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Hamad Y. A., Kadum J., Rashid A. A., Mohsen A. H., Safonova A.
    2022, AIP Conference Proceedings
  4. ANew Convolutional Neural Network for Recognizing Handwritten Letters of the Russian Alphabet [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A., Levkov A., Kaplun D.
    2022, 2022 45th International Conference on Telecommunications and Signal Processing, TSP 2022
  5. Neural network texture segmentation of satellite images of woodlands using the U-net model [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Alyokhina A. E., Rusin D. S., Dmitriev E. V., Safonova A. N.
    2021, CEUR Workshop Proceedings
  6. PLANT SPECIES DETECTION IN AERIAL AND SATELLITE IMAGES USING DEEP LEARNING : монография [монография]
    Safonova A. N.
    2021
  7. Individual tree crown delineation for the species classification and assessment of vital status of forest stands from UAV images [статья из журнала]
    Safonova Anastasiia, Hamad Yousif, Dmitriev Egor, Georgiev Georgi, Trenkin Vladislav, Georgieva Margarita, Dimitrov Stelian, Iliev Martin
    2021, Drones
  8. Segmentation and Measurement of Lung Pathological Changes for COVID-19 Diagnosis Based on Computed Tomography [статья из журнала]
    Hamad Y. A., Seno M. E., Al-Kubaisi M., Safonova A. N.
    2021, Periodicals of Engineering and Natural Sciences
  9. Olive tree biovolume from uav multi-resolution image segmentation with mask r-cnn [статья из журнала]
    Safonova Anastasiia, Guirado Emilio, Maglinets Yuriy, Alcaraz-Segura Domingo, Tabik Siham
    2021, Sensors
  10. Программа для автоматизированного конструирования сверточной нейронной сети при решении задач классификации данных ДЗЗ : регистрация программы для ЭВМ [патент]
    Русин Дмитрий Сергеевич, Сафонова Анастасия Николаевна, Сопов Евгений Александрович
    2020
Показать все публикации
  1. Программа для выделения кроны дерева по данным БПЛА : регистрация программы для ЭВМ [патент]
    Хамад Юсиф Ахмед, Сафонова Анастасия Николаевна
    2020
  2. Программа для автоматической классификации хвойных деревьев по данным дистанционного зондирования Земли : регистрация программы для ЭВМ [патент]
    Сафонова Анастасия Николаевна
    2020
  3. Программа для автоматического детектирования хвойных деревьев по данным дистанционного зондирования Земли : регистрация программы для ЭВМ [патент]
    Сафонова Анастасия Николаевна
    2020
  4. КЛАССИФИКАЦИЯ СТЕПЕНИ ПОВРЕЖДЕНИЯ ДЕРЕВА НА АЭРОСЪЕМКАХ С ПОМОЩЬЮ АРХИТЕКТУР YOLO : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Толмачева Анна Евгеньевна, Сафонова Анастасия Николаевна
    2020, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
  5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Русин Д. С., Сафонова Анастасия Николаевна
    2020, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
  6. Разработка алгоритмов автоматического детектирования категорий повреждения дерева на основе машинного обучения по данным съемки беспилотного летательного аппарата : научное издание [статья из журнала]
    Сафонова Анастасия Николаевна
    2020, Молодой ученый
  7. Segmentation of olive trees using mask R-CNN architecture [СЕГМЕНТАЦИЯ ОЛИВКОВЫХ ДЕРЕВЬЕВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АРХИТЕКТУРЫ MASK R-CNN] [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A. N., Tabik S., Maglinets Y. A.
    2020, CEUR Workshop Proceedings
  8. Segmentation of olive trees using mask R-CNN architecture : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A. N., Maglinets Y. A., Tabik S.
    2019
  9. Сегментация оливковых деревьев с использованием архитектуры Mask R-CNN : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Сафонова А. Н., Табик С., Маглинец Ю. А.
    2019, Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2019)
  10. CLASSIFICATION AND ASSESSMENT OF THE STATE OF MIXED FORESTS FROM VERY HIGH SPATIAL RESOLUTION AIRBORNE IMAGES : научное издание [статья из журнала]
    Dmitriev E. V, Kozub V. A., Melnik P. G., Sokolov A. A., Safonova A. N.
    2019, LESNOY ZHURNAL-FORESTRY JOURNAL
  11. КЛАССИФИКАЦИЯ И ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ СМЕШАННЫХ ДРЕВОСТОЕВ ПО АЭРОИЗОБРАЖЕНИЯМ СВЕРХВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ : научное издание [статья из журнала]
    Дмитриев Е. В., Козуб В. А., Мельник П. Г., Соколов А. А., Сафонова А. Н.
    2019, Известия высших учебных заведений. Лесной журнал
  12. MASK R-CNN FOR SEGMENTATION OF OLIVE TREES : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A. N., Guirado Emilio, Tabik Siham, Alcaraz-Segura Domingo, Maglinets Yu. A.
    2019
  13. Detection of Fir Trees (Abies sibirica) Damaged by the Bark Beetle in Unmanned Aerial Vehicle Images with Deep Learning : научное издание [статья из журнала]
    Safonova Anastasia, Tabik Siham, Alcaraz-Segura Domingo, Rubtsov Alexey, Maglinets Yuriy, Herrera Francisco
    2019, REMOTE SENSING
  14. Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian Processes Based Method : научное издание [статья из журнала]
    Safonova Anastasiia N., Dmitriev Yegor V.
    2018, Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии
  15. APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN DETECTION OF FOREST DAMAGE CAUSED BY THE POLYGRAPHUS PROXIMUS BEETLE : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A., Rubtsov A., Tabik S., Alcaraz-Segura D.
    2018
  16. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТАКСАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ ЛЕСНЫХ ТЕРРИТОРИЙ НА ОСНОВЕ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Дмитриев Егор Владимирович, Козодеров В. В., Соколов А. А., Сафонова Анастасия Николаевна
    2018, Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
  17. Combining Classifiers in the Problem of Thematic Processing of Hyperspectral Aerospace Images : сборник научных трудов [статья из журнала]
    Dmitriev E. V., Kozoderov V. V., Dementyev A. O., Safonova A. N.
    2018, OPTOELECTRONICS INSTRUMENTATION AND DATA PROCESSING
  18. Classification of agricultural crops of earth remote sensing data using Gaussian based methods : материалы временных коллективов [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Safonova A. N.
    2017, CEUR Workshop Proceedings
  19. КЛАССИФИКАЦИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ГАУССА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Сафонова А. Н.
    2017, Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2017)

Гранты

  • РНФ №16-11-00007 «Автоматизация распознавания природно-антропогенных объектов на аэрокосмических изображениях высокого спектрального и пространственного разрешения» для проведения фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами (2016-2018 гг., руководитель проекта, д.ф.-м.н., В.В. Козодеров).
  • Некоммерческая программа Европейского союза по обмену студентами и преподавателями между университетами стран членов Евросоюза Erasmus+ Student Credit Mobility в Университете Гранады, Гранада, Испания в 2016-2017 учебный год.
  • Некоммерческая программа Европейского союза по обмену студентами и преподавателями между университетами стран членов Евросоюза Erasmus+ Student Credit Mobility в Университете Гранады, Гранада, Испания в 2017-2018 учебный год.
  • Грант Президента Российской Федерации для аспирантов для обучения за рубежом в 2018-2019 учебном году, Университет Гранада, Гранада, Испания.
  • Стипендия Президента Российской Федерации для аспирантов очной формы обучения образовательных организаций и организаций дополнительного профессионального образования и научных организаций, обучающимся по специальностям, соответствующим приоритетным направлениям модернизации и технологического развития российской экономики, по имеющим государственную аккредитацию образовательных программ в 2018-2019 гг.
  • Грант по проекту 5-100 для проведения научно-исследовательской деятельности в Университете Гранады, Гранада, Испания в период с 19.10.2019 по 04.11.2019 г.

Список публикаций выше сформирован в автоматическом режиме. Сообщите, если заметили неточности.

Версия для слабовидящих

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.