Автоматическое распознавание типа застройки для системы экологического мониторинга
Аннотация
Дата поступления статьи: 16.01.2020В статье предложена методика автоматического распознавания типа застройки для системы экологического мониторинга. на базе свёрточных нейронных сетей. Для обучения нейронной сети была выбрана библиотека Keras, содержащая многочисленные реализации основных компонентов нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, и множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом. Описаны процессы реализации сети с помощью облачной платформы Google Colab, подготовки обучающей выборки, обучения построенной нейронной сети, а также ее тестирования при обучении. Результатом работы является модель свёрточной нейронной сети, способная с точностью порядка 90-92 процентов определять, какой конкретно тип застройки показан на картографическом изображении, что позволяет автоматизировать этот процесс и использовать её в качестве подсистемы для системы экологического мониторинга атмосферного воздуха.
Ключевые слова: система экологического мониторинга атмосферного воздуха, распознание типа застройки, свёрточные нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
05.23.19 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства
`