Проект направлен на разработку и программную реализацию эффективных интеллектуальных методов поиска объектов на изображениях и определении их типов в задаче автоматизации процедуры разметки больших баз изображений, необходимых для обучения нейронных сетей семантической сегментации с целью существенного повышения производительности оператора.
Предлагаемые решения по направлению выполнения данного проекта отличаются новизной подходов к программной реализации интеллектуальных алгоритмов автоматизации разметки регионов для нейронных сетей семантической сегментации, позволяющих объединять изображения объектов или их фрагменты в единое смысловое поле. Прежде всего, это:
разработка гибридных алгоритмов и методик глубокого обучения;
разработка методологии создания тестовых обучающих наборов изображений для обучения искусственных нейронных сетей;
автоматизированное создание тестовых обучающих наборов изображений для обучения искусственных нейронных сетей;
программная реализация разработанных алгоритмов.
Интеграция такого программного обеспечения в различные интеллектуальные системы распознавания образов или мониторинга существенно упростит их использование, а также расширит круг решаемых ими задач.
Области применения: распознавание объектов, видимых мобильной робототехникой (гражданской и военной), распознавание медицинских изображений, распознавание объектов в видеопотоке и результатах трехмерного лазерного сканирования, распознавание объектов на спутниковых и аэрофотоснимках, распознавание линейки продукции (товаров на полке).