Языки: ru · en

Статья: Использование модели Mask R-CNN для сегментации объектов недвижимости на аэрофотоснимках (2025)

Читать
Читать онлайн

Массовое появление незаконных и незарегистрированных в Едином Государственном Реестре Недвижимости (ЕГРН) объектов недвижимости осложняет кадастровый учёт для многих субъектов территориального и административного уровня. Традиционные методы выявления объектов подобных типов, основанные на ручном анализе геопространственных данных, трудоёмки и требуют значительного времени. Для повышения эффективности этого процесса предлагается автоматизировать обнаружение объектов на аэрофотоснимках путём решения задачи инстанс-сегментации с использованием модели глубокого обучения Mask R-CNN. В статье описана подготовка набора данных для этой модели, исследованы основные метрики качества и проанализированы полученные результаты. Показана эффективность модели Mask R-CNN при обнаружении объектов недвижимости, не имеющих регистрации в ЕГРН.

Ключевые фразы: кадастровый учёт, анализ аэрофотоснимков, инстанс-сегментация, mask r-cnn, PYTORCH
Автор (ы): Винокуров Игорь Викторович (Vinokurov I. V.)
Журнал: Программные системы: теория и приложения

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Информатика
УДК
004.932.72. Объекты на изображениях
Префикс DOI
10.25209/2079-3316-2025-16-1-3-44
Для цитирования:
ВИНОКУРОВ И. В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ MASK R-CNN ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ НА АЭРОФОТОСНИМКАХ
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.