文件名称：landscape-prediction
文件大小：214.86MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 09:54:12
Python
景观预测 Next Frame Prediction命名了一组实验性的机器学习技术，旨在通过算法产生遵循视频图像流的帧。 这种视频预测方法利用了卷积神经网络，该卷积神经网络依赖于大型视频数据库，能够识别一系列帧内的时间模式和行为。 这种分析为他们提供了产生未来动向的能力，并因此使视频具有可能的未来扩展。 该项目被认为是研究将视频预测技术应用于历史卫星数据序列的平台。 从存档的arial图像的可用时间间隔开始，该平台旨在生成地球表面的未来愿景，其中将其平滑化为视频序列，然后将诸如森林砍伐或城市化之类的地形活动作为预测算法的可视化馈送器进行审查。 该平台将ConvLSTM 以及用于处理来自Google Earth Engine项目的时间流逝的图像（下载/清理/增强和增强）的工具包装在一起并合并在一起。 这个项目最初是由Abelardo Gil-Fournier与Ryan Bishop，M