Моделирование и реализация модуля определения дорожного покрытия для автоматического управления транспортным средством с использованием нейронной сети U-NET

Аннотация

Евсин В.А., Широбокова С.Н., Воробьев С.П., Евсина В.А.

Дата поступления статьи: 24.12.2021

В данной статье рассматривается проблематика определения дорожного покрытия для автоматического управления транспортным средством с использованием искусственной нейронной сети. Описано состояние отрасли на текущий момент времени, а также актуальность данных исследований. Представлены входные данные для определения дорожного покрытия. Обосновывается идея применимости метода сегментации изображений для определения дорожного покрытия. Производится формирование структуры искусственной нейронной сети на базе архитектуры U-NET. В частности визуализируется строение последовательности слоев. Особое внимание уделяется математическому моделированию процесса свертки и максимального пула. Приводится математическая модель процесса обучения искусственной нейронной сети, а так же функций активации: линейной функции и сигмоиды. Предложен алгоритм формирования модели искусственной нейронной сети. Визуализирован на графике процесс обучения данной функции. Представлен результат обучения.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, U-NET, анализ данных,, машинное обучение, deep lerning, сверточные нейронные сети, свертка, максимальный пул, сегментация изображений, моделирование

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

.