АНАЛІЗ АЕРОФОТОЗНІМКІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ-АВТОКОДУВАЛЬНИКА

Анотація

Метою цієї роботи було створення автономної системи, здатної автоматично виявляти аномалії на аерофотознімках, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів. Аномальними у даному контексті вважаються об’єкти та сегменти зображення, які мають нетипові для даних зображень характеристики: яскравість, колір, текстуру або форму (наприклад рукотворні об’єкти та транспортні засоби у загородній місцевості, люди у обмежених зонах тощо). У дослідженні розглядаються інформативні можливості згорткових нейронних мереж (ЗНМ) для вирішення задачі виявлення аномальних об'єктів на аерофотознімках. Запропоновано структуру згорткового автокодувальника з трьома кодуючими та трьома декодуючими згортковими нейронними шарами, що забезпечує можливість навчання на немаркованих зображеннях і розпізнавання раніше невідомих типів аномалій. Крім того, ми розглядаємо вплив застосування алгоритмів попередньої обробки на швидкість і ефективність системи. Запропоновано метод локалізації потенційно аномальних сегментів за допомогою алгоритму знаходження контурів. Розроблена система складається з моделі згорткового автокодувальника, двох алгоритмів попередньої обробки, заснованих на виявленні порогів кольору та яскравості, алгоритму виявлення контурів і класифікатора, що зважує вихідні дані НМ. Розроблена модель НМ була навчена на декількох наборах даних, що містять аерофотознімки без аномалій. Отримана система була протестована на реальних даних, результати цього тестування наведені у даній статті.