Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2023 г., Москва)"
Авторы:Громов Ю.Ю., Ищук И.Н., Родионов В.В.
Применение искусственного интеллекта в задачах обработки данных дистанционного мониторинга
Аннотация:
В данной статье представлен метод классификации разновременных многоспектральных изображений поверхности земли с использованием сверточной нейронной сети глубокого обучения U-net. Изображения видимого и инфракрасного диапазона длин волн были получены с помощью многоспектральной оптико-электронной системы беспилотного летательного аппарата и использовались для построения ортофотопланов местности. На основе полученных данных производилось обучение нейронной сети для решения задач обнаружения техногенных объектов. Метод интеллектуального распознавания объектов дистанционного мониторинга, основанный на глубоком обучении и оценках теплофизических параметров, позволяет создавать фоноцелевую обстановку с использованием генетического алгоритма. Этот алгоритм решает коэффициентную обратную задачу теплопроводности и предоставляет оценки теплофизических параметров материалов. Для обучения модели введено 18 классов объектов, которые были изучены на основе разницы в тепловом контрасте между техногенными объектами и фоном (антропогенным или природным ландшафтом). Съемка земной поверхности проводилась 6 раз в течение суток с интервалом 4 часа. Эксперимент был проведен в летний период 2021 года, в конкретные даты 4-5 августа. В задачах обнаружения и классификации техногенных объектов было обнаружено, что модель демонстрирует применимость с различной достоверностью. Проведенное исследование показывает, что в процессе работы модели были обнаружены искомые классы объектов.
