Разработка моделей для поиска геонов и использования их в задачах идентификации объектов внешнего мира и окружающего пространства по фотографическим изображениям

Работа посвящена разработке алгоритма компьютерного зрения для классификации типов сцен изображений по набору примитивных объектов на них. Описана реализация программной системы для тестирования алгоритма. Во «Введении» представлено обоснование актуальности исследования алгоритма классификации изображений на основе примитивных составляющих объектов на них. Определены объект и предмет исследования, поставлены цель и задачи. В первой главе приведен анализ предметной области компьютерного зрения в робототехнике, анализ существующих методов детекции объектов и классификации изображений. На основе анализа выявлены функциональные и пользовательские требования к системе. Вторая глава описывает процесс проектирования ансамбля моделей детекции и классификации для реализации алгоритма. Приведен процесс формирования набора данных для обучения моделей на основе реальных и синтетических изображений. Приведены результаты обучения моделей детекции, процесс разработки и тестирования моделей классификации на основе механизма внимания GRU с использованием библиотеки PyTorch. Проведено объединение моделей нейросетей в алгоритм классификации изображений. В третьей главе представлен процесс проектирования и разработки системы на языке Python для тестирования алгоритма. На основе требований, выявленных на этапе анализа выявлены прецеденты использования и сформированы диаграммы последовательности в нотации UML. Четвертая глава содержит результаты тестирования алгоритма на фотографиях реального мира. Описан процесс тестирования программной системы с помощью HTTP запросов инструментом Postman. Работа содержит 87 страниц основного текста, 50 страниц приложений, 53 рисунков и 12 таблиц. Библиографический список включает 19 наименований. «Разработка моделей для поиска геонов и использования их в задачах идентификации объектов внешнего мира и окружающего пространства по фотографическим изображениям», Белова А.В.