|
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей
И. А. Канаеваa, Ю. А. Ивановаa, В. Г. Спицынab a Национальный исследовательский Томский политехнический университет
b Национальный исследовательский Томский государственный университет
Аннотация:
В данной работе рассматривается комплекс задач обнаружения различных дефектов дорожного полотна автомобильных дорог и современные методы их решения. Представленное сравнение общедоступных наборов данных позволяет сделать вывод о сложности и малой разработанности задачи сегментации дефектов дорожного покрытия по изображению общего вида автомобильных дорог. Для решения данной проблемы разработаны алгоритмы генерации синтетического набора данных для сегментации дефектов классов трещин и выбоин на основе методов компьютерной графики и генеративно-состязательных сетей. Проведено сравнение точности сегментации дефектов дорожного покрытия полносверточной нейронной сетью U-Net на реальном и комбинированных наборах данных.
Ключевые слова:
сегментация, дефекты дорожного покрытия, синтетическая выборка, генеративно-состязательные сети, сверточные нейронные сети
Поступила в редакцию: 05.12.2020 Принята в печать: 03.06.2021
Образец цитирования:
И. А. Канаева, Ю. А. Иванова, В. Г. Спицын, “Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей”, Компьютерная оптика, 45:6 (2021), 907–916
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co982 https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i6/p907
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 21 | PDF полного текста: | 20 |
|