Архив статей журнала
В последнее время задачи выделения надводных объектов становятся все более актуальными. Под задачей выделения подразумевается поиск местоположения объектов на изображении. Одно из возможных решений - это нейронные сети, способные как убрать шумы, так и провести выделение объектов. Находящиеся в открытом доступе статьи опираются на использование одной нейронной сети, из-за чего предлагаемые методы обладают относительно большой погрешностью. В связи с этим предложен метод выделения надводных объектов, основанный на ансамбле нейронных сетей. В рамках метода предложен алгоритм, включающий в себя этапы предобработки изображений и выделения соответствующих объектов на спутниковых снимках. Метод может служить в системах контроля различных акваторий как вспомогательный, выделять надводные объекты для дальнейшей обработки и получения необходимой информации. В статье рассмотрены предобработка изображений и выделение надводных объектов, приведены точность для тренировочного и валидационного наборов, а также результаты, полученные в ходе программной реализации метода, структура используемой нейронной сети и разработанного ансамбля.