Разработка методов распознавания объектов аэродромной инфраструктуры по данным систем технического зрения

Задача понимания изображений и распознавания объектов находится в центре внимания научного сообщества с момента появления цифровых изображений и вычислительных средств для их автоматической обработки. Для решения этой задачи применялись корреляционные методы, вероятностные методы, методы основанные на модельном подходе, нейронные сети. В последние годы существенные успехи были достигнуты за счёт развития технологий «глубокого обучения». Проект направлен на разработку новых топологий конволюционных нейронных сетей, которые позволят производить комплексирование различных данных непосредственно внутри сети. В ходе проекта будут рассмотрены пути применения подобных сетей для решения задач распознавания объектов аэродромной инфраструктуры по данным систем технического зрения.В ходе работы будут проанализированы различные методы распознавания объектов, основывающиеся на использовании оригинальных методов, разработанных участниками проекта: методе диффузной корреляции, алгоритме построения элементарных бинарных классификаторов, алгоритме итеративной минимизации разности масштабных фотопланов. Также будут разработаны новые методы, использующие новые топологии конволюционных сетей, и проведена оценка их качества.