Программа для классификации изображений морского дна средствами глубоких нейронных сетей
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ, ПОДВОДНАЯ РОБОТОТЕХНИКА
Программа разработана для использования обученных моделей глубоких нейронных сетей для классификации фотографий морского дна. Весовые коэффициенты нейронной сети, обучение которой проводилось с помощью библиотек Keras и Tensorflow для языка Python, являются входным параметром, другим параметром является изображение, которое необходимо классифицировать. Полученное изображение проходит предварительную обработку (эквализация гистограмм, масштабирование, нормирование) и затем обрабатывается нейронной сетью. Результатом программы является индекс принадлежности изображения к определенному классу. Также, для удобства обработки больших наборов данных присутствует режим сортировки директории, при котором изображения перераспределяются в две другие, создаваемые директории, согласно предсказанным классам.
Классификация объектов в системах технического зрения подводных роботов
Половко С.А.
Заместитель главного конструктора
Грязнов Н.А.
Заместитель директора по научной работе
28.23.24
Модели восприятия информации в интеллектуальных системах
28.23.27
Интеллектуальные робототехнические системы
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
02.02.AC
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
02.02.RB
ROBOTICS
Николай
Филатов
Сергеевич
Разработка программы
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ЦНИИ РТК
федеральное государственное автономное научное учреждение "Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики"
1027802484852
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные автономные учреждения