Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Метод детектирования и классификации транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого разрешения В.С. Тормозов Статья посвящена разработке метода детектирования и классификации транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого пространственного разрешения. В качестве входных данных метода применяются: набор спутниковых снимков сверхвысокого разрешения, географическая информация о расположении и ширине дорог на местности. Планируется обоснование выбора спутниковых снимков сверхвысокого разрешения в качестве источника данных о транспортных средствах. Для распознавания и классификации транспортных средств планируется использовать сверточные нейронные сети. Для улучшения качества работы предлагается выборочное внедрение нейронов высокого порядка. Приводятся основные задачи, проблемы, связанные с распознаванием и подсчетом транспортных средств. Целью работы является разработка метода, позволяющего с высокой точностью детектировать и классифицировать транспортные средства, проведение исследований по оценке качества работы метода. Планируется использовать методы обработки цифровых изображений, машинного обучения и распознавания образов. Ключевым элементом разрабатываемого метода является сверточная нейронная сеть второго порядка. Ключевые слова: транспортное планирование; спутниковые снимки; сверхвысокое разрешение; обработка изображений; транспортный поток; сверточная нейронная сеть; цифровая обработка изображений; машинное обучение; искусственный интеллект; распознавание образов. DOI: 10.25791/asu.06.2019.678 Контактная информация: E–mail: 007465@pnu.edu.ru Стр. 18-24.