Том 1 № 1 (2023): Промышленная кибернетика

DOI https://doi.org/10.18799/29495407/2023/1/13

ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ

Классификация изображений – классическая задача машинного обучения. Глубокие нейронные сети широко используются в области классификации объектов. Однако проблема анализа объектов с динамически изменяющимися признаками остается актуальной. Для решения этой проблемы авторы предлагают использовать нейронную сеть с долгой краткосрочной памятью. В отличие от классических сверточных нейронных сетей, предлагаемая сеть использует информацию о последовательности изображений, тем самым обеспечивая более высокую точность классификации обнаруженных объектов с динамическими признаками. В исследовании авторы анализируют точность классификации обнаружения дымовых облаков в лесу с использованием различных методов машинного обучения.

Ключевые слова:

нейронные сети, традиционное машинное обучение, классификация, изображение, обнаружение пожароопасных ситуаций

Авторы:

Никита Витальевич Лаптев

Ольга Михайловна Гергет

Владислав Витальевич Лаптев

Дмитрий Юрьевич Колпащиков

pdf