Разработка метода детектирования объектов транспортных потоков по спутниковым фотоснимкам сверхвысокого разрешения
Ключевые слова:
нейронная сеть, система управления транспортным потоком, детектирование, распознавание образов, селективный поиск, обучающая выборка, спутниковые снимки, компьютерное зрениеАннотация
Описывается набор алгоритмов, использующихся для распознавания объектов на спутниковых фотографиях высокого качества. Этот метод обладает уникальной возможностью обнаруживать объекты, размеры которых на изображениях не превышают нескольких десятков пикселей. На фотографии исследуется каждый отличительный участок изображения, чтобы определить присутствие объекта определенного класса, и рассчитывается вероятность этого присутствия на рассматриваемом участке. По результатам анализа изображения делается вывод о наличии и вероятном местонахождении объекта. Дается также подробное объяснение того, как изучаются и параметризуются алгоритмы, используемые в процессе обнаружения. С учетом результатов исследования можно автоматизировать широкий спектр процессов, например, упростить сбор и анализ данных в многочисленных аналитических системах. Метод обладает огромным потенциалом и может быть продуктивно использован в различных областях, связанных с обработкой изображений и анализом данных, в частности, применен для эффективного управления дорожным движением, обеспечения равномерной загрузки транспортной сети на пределе ее пропускной способности, не допуская перегрузки уязвимых зон, а также прогнозирования развития транспортной обстановки. Он способствует ускорению алгоритма детектирования транспортных средств на спутниковых снимках, позволяет оценивать состояние дорожного движения и эффективность его организации, выявлять и прогнозировать развитие процессов, влияющих на состояние дорожного движения, а также контролировать сферу безопасности и организации дорожного движения.