Preview

Журнал прикладной спектроскопии

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей

https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282

Аннотация

Предлагается архитектура глубокой нейронной сети, основанная на интеграции сверточной нейронной сети Faster R-CNN с модулем Feature Pyramid Network. На основе данного подхода разработан алгоритм обнаружения и классификации транспортных средств на изображениях и соответствующая модель. Для обучения предложенной модели использована кроссплатформенная среда ML.NET. Представлены результаты сравнения эффективности применения предложенного подхода и сверточных нейронных сетей YOLO v4 и Faster R-CNN. Показано улучшение точности обнаружения и локализации разных типов транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения. Приведены примеры обработки изображений земной поверхности сверхвысокого разрешения и даны соответствующие рекомендации.

Об авторах

Ch. Chen
Школа информационных наук и технологий Университета Чжэцзяна Шурен; База международного научно-технического сотрудничества провинции Чжэцзян по обработке и применению изображений дистанционного зондирования
Китай

Ханчжоу



А. А. Минальд
Белорусский государственный университет
Беларусь

Минск



Р. П. Богуш
Полоцкий государственный университет
Беларусь

Новополоцк



G. Ma
EarthView Image Inc.
Китай

 Хучжоу



Y. Weichen
EarthView Image Inc.
Китай

 Хучжоу



С. В. Абламейко
Белорусский государственный университет; Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь

Минск



Список литературы

1. Yuntao Li, Zhihuan Wu, Lei Li, Daoning Yang, Hongfeng Pang. J. Appl. Remote Sens., 15, N 2 (2021) 026505, doi: 10.1117/1.JRS.15.026505

2. Q. Tan, J. Ling, J. Hu, X. Qin, J. Hu. IEEE Access, 8 (2020) 153394—153402, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3017894

3. Y. Koga, H. Miyazaki, R. Shibasaki. Remote Sens., 12 (2020) 575, doi: 10.3390/rs12030575

4. L. Yongxi, T. Javidi. Proc. 53rd Annual Allerton Conf. Communication, Control, and Computing (2015) 1091—1098, doi: 10.1109/ALLERTON.2015.7447130

5. W. Shao, W. Yang, G. Liu, J. Liu. Proc. IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium (2012) 4379—4382, doi: 10.1109/IGARSS.2012.6350403

6. D. Vorobjov, I. Zakharova, R. Bohush, S. Ablameyko. Advances in Neural Networks-ISNN2018.

7. Lecture Notes in Computer Science, 10878 (2018) 503—510, doi: 10.1007/978-3-319-92537-0

8. И. Н. Пугачев, Г. Я. Маркелов, В. С. Тормозов. Вестн. ТОГУ, 45, № 2 (2017) 13—20

9. Xungen Li, Feifei Men, Shuaishuai Lv, Xiao Jiang, Mian Pan, Qi Ma, Haibin Yu. ISPRS Int. J. GeoInformation, 10 (2021) 549, doi: 10.3390/ijgi10080549

10. A. Froidevaux, A. Julier, A. Lifschitz, M. Pham, R. Dambreville, S. Lefèvre, P. Lassalle, T. Huynh. IGARSS 2020-2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Sept. (2020) 256—259, ff10.1109/IGARSS39084.2020.9323827ff. ffhal-03213855

11. R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, J. Malik. IEEE Transact. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 38 (2016) 142—158

12. R. Girshick. Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision. Santiago, Chile (2015) 1440—1448

13. S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun. IEEE Transact. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39 (2015) 1137—1149

14. D. R. Lucio, R. Laroca, L. A. Zanlorensi, G. Moreira, D. Menotti. Region Detection Using Coarse Annotations, doi: 10.1109/SIBGRAPI.2019.00032, arXiv:1908.00069

15. T.-Yi Lin, P. Dollar, R. Girshick, K. He, B. Hariharan, S. Belongie. Feature Pyramid Networks for Object Detection arXiv:1612.03144v2 [cs.CV] 19 Apr 2017

16. https://github.com/jekhor/aerial-cars-dataset

17. M. Everingham, L. V. Gool, C. K. I. Williams, J. Winn, A. Zisserman. Int. J. Computer Vision, 88 (2010) 303—338, doi: 10.1007/s11263-009-0275-4

18. https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf


Рецензия

Для цитирования:


Chen Ch., Минальд А.А., Богуш Р.П., Ma G., Weichen Y., Абламейко С.В. Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(2):275-282. https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282

For citation:


Chen Ch., Мinald A.A., Bohush R.P., Ma G., Weichen Y., Аblameyko S.V. Detection and Classification of Vehicles in Ultra-High Resolutions Images Using Neural Networks. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2022;89(2):275-282. (In Russ.) https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-275-282

Просмотров: 414


ISSN 0514-7506 (Print)