УДК 519.688
МЕТОД И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ТЕПЛОВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ЗАДАННЫХ ТИПОВ ОБЪЕКТОВ
А. В. Мингалев, начальник сектора АО «НПО ГИПО», Казань, Россия;
orcid.org/0000-0001-5848-1992, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Представлены результаты исследования, направленного на разработку численного метода и алгоритмов обработки сканерных тепловизионных изображений на основе сверхточных нейронных сетей для автоматического обнаружения объектов на тепловизионных изображениях с целью обеспечения возможности дешифрирования графических данных, формируемых сканерными тепловизионными съемочными системами, в режиме реального времени. В качестве основных критериев для оценки исследуемых алгоритмов были выбраны скорость обработки данных и точность дешифрирования. Оценка критериев выполнялась на основе практических экспериментов с обучением и запуском нейросетевых алгоритмов в разработанном программном обеспечении на ЭВМ. Разработан численный метод обработки сканерных тепловизионных изображений на основе сверхточных
нейронных сетей для автоматического обнаружения заданных типов объектов на изображениях, отличающийся от известного способа меньшим количеством параметров нейросетевой модели с более высоким значением отношения точности ко времени дешифрирования, который позволяет выполнять автоматическое обнаружение заданных типов объектов на сканерных тепловизионных изображениях в режиме реального времени в составе различных программно-аппаратных систем автоматизированного дешифрирования графической информации.
Ключевые слова: нейросетевые алгоритмы, семантическая сегментация, машинное обучение, сканерные тепловизионные съемочные системы.