Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей; Компьютерная оптика; Т. 45, № 6

書目詳細資料
Parent link:	Компьютерная оптика Т. 45, № 6.— 2021.— [С. 907-916]
主要作者:	Канаева И. А. Ирина Александровна
企業作者:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
其他作者:	Иванова Ю. А. Юлия Александровна, Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
總結:	Заглавие с экрана В данной работе рассматривается комплекс задач обнаружения различных дефектов дорожного полотна автомобильных дорог и современные методы их решения. Представленное сравнение общедоступных наборов данных позволяет сделать вывод о сложности и малой разработанности задачи сегментации дефектов дорожного покрытия по изображению общего вида автомобильных дорог. Для решения данной проблемы разработаны алгоритмы генерации синтетического набора данных для сегментации дефектов классов трещин и выбоин на основе методов компьютерной графики и генеративно-состязательных сетей. Проведено сравнение точности сегментации дефектов дорожного покрытия полносверточной нейронной сетью U-Net на реальном и комбинированных наборах данных. We discuss a range of problems relating to road pavement defects detection and modern approaches to their solution. The presented comparison of publicly available datasets allows one to make a conclusion that the problem of segmentation of road pavement defects in driver wide-view road images is difficult and poorly investigated. To solve this problem, we have developed algorithms for generating a synthetic dataset for cracks and potholes distress based on computer graphics methods and deep convolutional generative adversarial networks. A comparison of the accuracy of road distress segmentation was performed by training a fully convolutional neural network U-Net on real and combined datasets.
語言:	俄语
出版:	2021
主題:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сегментация дефекты дорожные покрытия оптическая выборка генеративные состязательные сети сверточные сети image segmentation road pavement distress synthetic dataset generative adversarial network convolutional neural network
在線閱讀:	https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47449548 https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-844
格式:	電子 Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=666937