Разработка веб-сервиса в виде интерактивной карты и классификатора, определяющего типы строений по виду с помощью методов машинного обучения

В последние годы с развитием методов глубокого обучения и нейронных сетей их применение в задачах геопространственного анализа приобрело особую актуальность. Одной из ключевых задач в этой области является оценка состояния городской инфраструктуры, включая классификацию зданий по их функциональному назначению (жилые, коммерческие, государственные, промышленные). Целью работы является разработка программного комплекса, включающий в себя модуль сбора и подготовки изображений для формирования датасета, модуль классификаторов, а также модуль интерактивной веб-карты, демонстрирующей результат работы классификаторов. При подготовке модуля классификаторов учитываются текущее развитие моделей классификации и детекции. Для обеспечения высокой точности работы модуля был проведён анализ различных моделей YOLO, а также RF-DETR. При сравнении моделей учитывались различные метрики, в том числе mean average precession (mAP), Recall и другие. В результате проведенного исследования была достигнута метрика mAP-50 на уровне 0,61 при использовании модели RF-DETR, а также разработан и внедрен веб-сервис, обеспечивающий демонстрацию функциональных возможностей предложенных классификаторов. Работа включает в себя 114 страницы, содержит 68 рисунков, 6 таблиц, 126 источников и 5 приложений.