Найти

Результаты поиска

• НЕЙРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ ПОЛНОКАДРОВОГО РАСПОЗНАВАНИЯ НАДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

  В. А. Тупиков, В. А. Павлова, В. А. Бондаренко, Н. Г. Холод

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Исследованы современные нейросетевые архитектуры для осуществления автома-тического обнаружения и распознавания надводных объектов и препятствий заданных классов по всей области изображения, применимые к выполнению в реальном или условно реальном времени для задач оптоэлектронной системы технического зрения с целью ав-томатизации и повышения безопасности гражданского судовождения. Дана формальная постановка задачи автоматического обнаружения объектов на изображениях. Проанали-зирован текущий научно-исследовательский задел в области алгоритмов детектирования объектов на изображениях, основанных на искусственных свёрточных нейронных сетях, произведено их сравнение и сделан обоснованный выбор в пользу наиболее эффективной нейросетевой архитектуры по соотношению вычислительной сложности и точности распознавания. Исследованы имеющиеся в открытом доступе базы данных образов над-водных объектов, подходящие для применения при обучении алгоритмов с использованием искусственных нейронных сетей. Сделан вывод о недостаточности имеющихся данных для обучения нейросетевых алгоритмов, в результате чего авторами выполнен самостоятель-ный сбор исследовательских изображений и видеопоследовательностей, произведена под-готовка и разметка собранных данных, содержащих надводные объекты и иные препят-ствия, представляющие навигационную опасность для судов. На основе выбранной архи-тектуры разработан новый нейросетевой алгоритм автоматического обнаружения и распознавания надводных объектов, выполняемого по всей области изображения (т.е. пол-нокадрового), выполнено обучение искусственной нейронной сети по подготовленной базе данных образов типовых объектов. Полученный алгоритм протестирован авторами на валидационном наборе данных, произведена оценка качества его работы с помощью различных метрик, а также оценена производительность алгоритма. Сделаны выводы о необходимости расширения собранной базы данных образов типовых объектов, предложены дальнейшие шаги по повышению точности разработанного программно-алгоритмического комплекса и его внедрению в состав перспективной судовой оптоэлектронной системы технического зрения.