ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Аннотация

Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления данных посредством операций пулинга и преобразование признаков в полносвязных слоях. Особое внимание уделено эволюции методов обнаружения объектов, где задача выбора модели рассмотрена как расширение классификации за счет интеграции регрессии пространственных координат, а также проведена оценка эффективности детекторов на основе метрик IoU, Precision, Recall и F1-score, демонстрирующих фундаментальный компромисс между точностью локализации и скоростью обработки. В качестве оптимального решения для систем реального времени представлен алгоритм YOLOv7, архитектура которого основана на разбиении входного изображения на сетку S×S ячеек с прямым предсказанием параметров ограничивающих рамок (координаты центра, ширина, высота) и вероятностей классов для каждой ячейки, а также использовании специализированных слоёв (SPP, PANet) для мультимасштабной агрегации признаков. Структура нейронной сети подтверждает эффективность используемого подхода, обеспечивающего высокое быстродействие без критического снижения точности в стратегически важных приложениях видеонаблюдения, автономных систем и дополненной реальности. Проведено сравнительное исследование одноэтапных и двухэтапных детекторов с оценкой их производительности по ключевым метрикам. Особое внимание уделено практическим аспектам применения технологий компьютерного зрения в реальных системах обработки визуальной информации