| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | izle24_no1_ss126_ad1 |
| Дата корректировки | 14:41:19 29 марта 2024 г. |
| Кодируемые данные | 240314s2024||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-izle24_no1_ss126_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
БГТУ МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
rus rus |
| Индекс УДК | 004.8 |
| Индекс ББК | 32.813 |
| Таблицы для массовых библиотек | |
|
Петухов, И. В. доктор технических наук Поволжский государственный технологический университет 070 |
|
|
Сегментация перекрывающихся изображений деревьев на цифровых снимках лесных массивов И. В. Петухов, К. О. Иванов, Д. М. Ворожцов [и др.] |
|
| Иллюстрации/ тип воспроизводства | ил. |
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 138-140 (31 назв. ) |
| Аннотация | Применение систем поддержки принятия решений на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта значительно улучшает условия работы операторов технологических машин лесного комплекса, профессиональная деятельность которых связана с высокой интенсивностью и психоэмоциональными перегрузками. При помощи компьютерного зрения и искусственного интеллекта оператор легко и быстро может получить информацию о состоянии лесосеки и выбрать оптимальные решения для проведения рабочих операций. Это облегчает его труд и позволяет сократить время на поиск и анализ данных о лесосеке. При этом одним из ключевых элементов подобных систем является подсистема автоматической сегментации объектов на изображении. Исследована возможность сегментации перекрывающихся объектов на изображениях лесных массивов с помощью сверточной нейронной сети на базе архитектуры Mask R-CNN. В отличие от большинства работ по схожим темам, используются цветные изображения, полученные с помощью RGB-камеры, а не лидара. Это создает перспективу снижения стоимости аппаратно-программных комплексов поддержки принятия решений операторами лесосечных машин. В качестве сегментируемых объектов выступают изображения ствола и кроны деревьев хвойных и лиственных пород, перекрывающих друг друга. С помощью графического редактора GIMP выполнена ручная разметка цветных изображений, содержащих в общей сложности 134 дерева 4 различных пород: ель, осина, береза и сосна. С использованием разработанной базы данных поставлен эксперимент по дообучению сверточной нейронной сети Mask R-CNN сегментации перекрывающихся частей деревьев на цифровых снимках лесных массивов. При этом нейронная сеть была предварительно обучена с применением набора данных Microsoft COCO dataset, содержащего более 200 000 изображений 80 различных классов объектов, таких как люди, автомобили, животные и различные предметы. В процессе обучения нейронной сети изображения, подаваемые на ее вход, подвергались серии линейных и нелинейных геометрических преобразований, что позволило увеличить объем обучаемых данных в 11 раз. В итоге точность сегментации изображений стволов и крон хвойных и лиственных пород деревьев, перекрывающих друг друга, составила 79 %, что допускает использование нейронных сетей подобной архитектуры в системах поддержки принятия решений для операторов лесосечных машин. |
| Унифицированное заглавие (доб. предм. запись) |
GIMP (графический редактор) AR-MARS Mask R-CNN (нейронная сеть) AR-MARS Feature Pyramid Net (вычислительная архитектура) AR-MARS VGG16 (нейронная сеть) AR-MARS Microsoft COCO (база данных) AR-MARS TensorFlow (программная библиотека) AR-MARS |
|
Радиоэлектроника AR-MARS Искусственный интеллект. Экспертные системы AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
автоматическая сегментация деревьев автоматический анализ изображений базы данных глубокое обучение графические редакторы информационные технологии компьютерное зрение лесные массивы нейронные сети операторы лесосечных машин поддержка принятия решений преобразование преображений сверточная нейронная сеть сегментация перекрывающихся объектов |
|
Иванов, К. О. кандидат технических наук Поволжский государственный технологический университет 070 Ворожцов, Д. М. кандидат технических наук Поволжский государственный технологический университет 070 Роженцов, А. А. доктор технических наук Поволжский государственный технологический университет 070 Стешина, Л. А. кандидат технических наук Поволжский государственный технологический университет 070 |
|
| ISSN | 0536-1036 |
| Название источника | Известия вузов. Лесной журнал |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | № 1. - С. 126-140 |
|
RU 22013539 20240314 RCR |
|
|
RU 22013539 20240314 |
|
|
RU AR-MARS 20240314 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20240314 |
|
| Тип документа | b |
|
code year no ss ad |
|
|
izle 2024 1 126 1 |
|
| 647 | |
| Лесоэксплуатация |
