Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 2880
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [PASSWORD_CHECK_WEAK] => N
                    [PASSWORD_CHECK_POLICY] => N
                    [PASSWORD_CHANGE_DAYS] => 0
                    [PASSWORD_UNIQUE_COUNT] => 0
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_TIME] => 0
                )

        )

    [SESS_IP] => 216.73.216.206
    [SESS_TIME] => 1748687421
    [IS_EXPIRED] => 
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [SESS_SHOW_INCLUDE_TIME_EXEC] => 
    [SESS_OPERATIONS] => Array
        (
        )

    [fixed_session_id] => 3e27cce5f06739af9cb59fcc3aa5d3ad
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2025 год, номер 2

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЮДЕЙ В ЛЕСОСТЕПНОЙ МЕСТНОСТИ

А.Л. Осипов, С.Н. Терещенко
Новосибирский государственный университет экономики и управления, Новосибирск, Россия
alosip@mail.ru
Ключевые слова: нейронные сети, искусственный интеллект, беспилотный летательный аппарат, лесной массив, поиск человека, глубокое обучение, аугментация, детекция объектов
Страницы: 123-128

Аннотация

Исследован подход применения методов обучения для настройки моделей нейронных сетей, которые используются для автоматического обнаружения людей в лесостепной местности на изображениях. Для обнаружения применялись модели нейронных сетей YOLOv51, DenseNet, CenterNet, InceptionV3, Xception, Faster R-CNN. Среди представленных моделей наилучшие результаты продемонстрировала дообученная нейронная сеть YOLOv51, которая позволила с точностью 0,8795 на тестовой выборке по метрике F1-score с пороговым значением 0,5 определять людей по графическим изображениям.

DOI: 10.15372/AUT20250213
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину