TY  - JOUR
T1  - Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей
JF  - Журнал прикладной спектроскопии
DO  - 10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282
AU  - Chen Ch. , 
AU  - Минальд А. А., 
AU  - Богуш Р. П., 
AU  - Ma G. , 
AU  - Weichen Y. , 
AU  - Абламейко С. В., 
Y1  - 2022-03-24
UR  - https://www.academjournals.by/publication/15490
N2  - Предлагается архитектура глубокой нейронной сети, основанная на интеграции сверточной нейронной сети Faster R-CNN с модулем Feature Pyramid Network. На основе данного подхода разработан алгоритм обнаружения и классификации транспортных средств на изображениях и соответствующая модель. Для обучения предложенной модели использована кроссплатформенная среда ML.NET. Представлены результаты сравнения эффективности применения предложенного подхода и сверточных нейронных сетей YOLO v4 и Faster R-CNN. Показано улучшение точности обнаружения и локализации разных типов транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения. Приведены примеры обработки изображений земной поверхности сверхвысокого разрешения и даны соответствующие рекомендации.