Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Обучение и использование сверточной нейронной сети для детектирования и классификации транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого разрешения И.Н. Пугачёв, Г.Я. Маркелов, В.С. Тормозов Статья посвящена применению сверточной нейронной сети для детектирования и классификации транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого разрешения. Целью работы является разработка сверточной нейронной сети и установление параметров ее архитектуры для детектирования и классификации транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого разрешения. Элементами новизны представленного решения является использование сверточной нейронной сети для задачи распознавания транспортных средств на спутниковых снимках сверхвысокого разрешения, выявление оптимальных параметров сверточной нейронной сети для решаемой задачи. Практическая значимость заключается в том, что сверточная нейронная сеть предлагаемой архитектуры с выявленными параметрами, путем использования в системе оценки транспортных потоков города, позволит улучшить фактографическое обеспечение процессов транспортного планирования и повысит качество систем управления дорожным движением. Ключевые слова: транспортное планирование; спутниковые снимки; сверхвысокое разрешение; сверточная нейронная сеть; обработка изображений; цифровая обработка изображений; машинное обучение; спутниковые снимки; сверхвысокое разрешение; распознавание образов. DOI: 10.25791/asu.10.2019.933 Контактная информация: - Стр. 20-25.