Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 68

Dettagli Bibliografici
Parent link:	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ).— .— Томск: ТГУ № 68.— 2024.— С. 75-58
Autore principale:	Канаева И. А. Ирина Александровна
Ente Autore:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (570)
Altri autori:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Riassunto:	Своевременная диагностика качества дорожного покрытия и обнаружение дефектов являются немаловажным этапом обеспечения безопасности на дороге. Цель данной работы - разработка набора данных и нейросетевой модели для сегментации разрушений на изображениях автомобильных дорог. Собран и аннотирован на уровне пикселей набор данных SegmRDD, содержащий 4 420 изображений с дефектами трех классов: «трещины», «сетка трещин», «выбоины». Набор данных сбалансирован и охватывает дорожную обстановку пяти стран, включая Россию. Разработан ансамбль на основе трех независимо обученных нейросетевых моделей YOLOv8, U-Net, Mask R-CNN и оригинального алгоритма объединения результатов, позволяющий получить агрегированный показатель полноты и точности Fi, равный 70%. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов Early monitoring road conditions and defect detection are an important step in ensuring road safety. The work presents a new road damage segmentation dataset SegmRDD. It contains 4420 images with defects of three classes "cracks", "alligator crack", "potholes" well annotated at the pixel level. The dataset is balanced and covers the roads of five countries, including Russia. Developed ensemble model based on three parallel-trained neural network models YOLOv8, U-Net, Mask R-CNN with combining results, and achieved an F1-score of 70% for all defects. Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests Текстовый файл
Lingua:	russo
Pubblicazione:	2024
Serie:	Обработка информации
Soggetti:	семантическая сегментация дефекты покрытия сверточные нейронные сети нейросетевой ансамбль электронный ресурс труды учёных ТПУ
Accesso online:	https://elibrary.ru/item.asp?id=71221046
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=676884