Патенты автора Маслов Дмитрий Александрович (RU)
Изобретение относится к области автоматического анализа изображений. Технический результат заключается в повышении точности распознавания объектов на изображении. Такой результат достигается за счет получения тепловой карты наличия на изображении объектов интереса, получения координат интересующих строений вне населенных пунктов, степень уверенности обозначается цветом на тепловой карте и обеспечивается визуализация соответствующего типа объекта на оригинальном изображении. 1 з.п. ф-лы, 4 ил.
Изобретение относится к комплексу обучения и/или дообучения алгоритмов обработки аэрофотоснимков видимого и дальнего инфракрасного диапазонов. Технический результат заключается в повышении качества обучения алгоритмов обработки аэрофотоснимков. Комплекс состоит из последовательно соединенных модуля импорта, базы данных обучающих данных, модуля генерации выборок, нейросетевого ядра, к которому подсоединены блок базы данных весов нейронов и каталог нейросетевых моделей, модуля валидации, к которому подсоединена база данных валидационных данных, при этом первый выход нейросетевого ядра соединен с входом базы данных весов нейронов, обеспечивающей сохранение весов обученных нейросетевых алгоритмов, второй вход нейросетевого ядра соединен с выходом каталога нейросетевых моделей, второй вход модуля валидации соединен с базой данных валидационных данных, обеспечивающей хранение валидационных данных для непрерывного контроля процесса обучения и/или дообучения, причем формирование базы данных обучающих данных ведется с учетом возможности исключения неоднозначных примеров из расчета функции потерь и корректировок весов нейросети, с использованием динамического глубинного анализа отрицательных примеров, каталог нейросетевых моделей выполнен с возможностью постепенного усложнения архитектуры нейросетевой модели при сохранении весов обученных нейронов нейросетевых алгоритмов посредством добавления в полносверточную нейронную сеть новых слоев, модуль генерации выборок выполнен с возможностью обеспечения автоматизации процесса обработки обучающих данных и формирования обучающих выборок. 2 ил.
Изобретение относится к комплексу и способу формирования обучающей выборки, предназначенной для обучения и/или дообучения алгоритмов обработки аэрокосмических изображений местности с целью обнаружения, локализации и классификации объектов до типа авиационной и сухопутной техники. Технический результат заключается в повышении качества обучения алгоритмов обработки аэрокосмических изображений местности. В способе импортируют посредством блока импорта крупноформатные аэрокосмические изображения, представленные в формате цветных или полутоновых цифровых изображений; получают посредством нейросетевого ядра импортированные данные от блока импорта данных и выбирают нейросетевые модели из каталога нейросетевых моделей; осуществляют разметку исходных крупноформатных аэрокосмических изображений посредством блока нейросетевой разметки с использованием выбранной нейросетевой модели; осуществляют корректировку полученной нейросетевой разметки посредством блока корректировки нейросетевой разметки; выполняют автоматическое расширение объема изображений для обучающих выборок посредством модуля автоматической аугментации; передают откорректированные размеченные изображения в базу данных обучающих и тестовых выборок с экспертной разметкой, обеспечивая непрерывное пополнение базы данных, при этом выполняют посредством базы данных обучающих и тестовых выборок с экспертной разметкой балансировку обучающих выборок по числу объектов интереса и количеству элементов фона; выполняют дообучение нейросетевых моделей из каталога нейросетевых моделей посредством модуля дообучения на основании полученных обучающих выборок, сформированных в базе данных обучающей выборки с экспертной разметкой; посредством модуля аналитики и формирования отчетов на основании полученных на предыдущих этапах способа данных формируют отчеты, позволяющих контролировать процесс обучения и/или дообучения. 2 н. и 1 з.п. ф-лы, 2 ил.
Предлагаемый способ может быть использован при изготовлении и подготовке к работе волновых твердотельных гироскопов (ВТГ). Определение параметров ВТГ заключается в том, что измеряют амплитуды колебаний резонатора на частотах вблизи резонанса в стационарных режимах, по измеренным значениям амплитуд колебаний и частот формируют вектор и матрицу с линейными относительно амплитуд элементами. При этом увеличивают в два-три раза амплитуды колебаний, формируют матрицу с нелинейными относительно амплитуд элементами и вычисляют коэффициенты нелинейности колебаний резонатора одновременно с параметрами волнового твердотельного гироскопа. Предлагаемый способ позволяет повысить точность определения параметров ВТГ в несколько раз. 1 ил.
