Аннотация

В докладе предложены к обсуждению основные положения диссертационного исследования. В диссертационной работе соискателем достигается цель по разработке методов по повышению качества дешифрирования и векторизации аэрокосмических изображений земной поверхности на основе машинного обучения в области разработки интеллектуальных методов анализа и обновления геопространственной информации.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанный метод многоэтапной регуляризации обеспечивает повышение точности извлечения контуров зданий на изображениях дистанционного зондирования Земли по сравнению с современными ведущими подходами на 5-10% по метрикам средней точности и полноты и около 1% по коэффициенту Жаккара.

2. Разработанный метод векторизации аэрофотоснимков на основе обучения с подкреплением обрабатывает изображения быстрее (на 60%) и с меньшими использованиями памяти вычислительных средств (на 21%), чем многоуровневые архитектуры, при незначительном снижении качества, что допустимо для задач векторизации в реальном времени.

3. Разработанная двухэтапная архитектура на основе нейронных сетей и теории графов демонстрирует высокий уровень эффективности при обработке аэрофотоснимков сложной структуры и обеспечивает увеличение точности семантической сегментации за счет комбинации методов глубокого обучения и графовых подходов. По результатам эксперимента прирост коэффициента Жаккара 5-10% по сравнению с современными автоматическими методами.

Текст диссертации - https://mipt.ru/upload/dissertatsionnye-sovety-/tn/Емельянов%20Антон%20Владимирович/dissertation.pdf

Присылайте председателю семинара свои предложения с готовностью выступления на семинаре!

Председатель семинара: 
доктор технических наук, профессор  Мещеряков Роман Валерьевич,
адрес электронной почты: mrv@ipu.ru