Ключевые слова
Аннотация
В данной статье рассматриваются концептуальные основы разработки программного инструмента для распознавания объектов на изображениях и сбора статистических данных о них на основе алгоритмов глубокого обучения.
Проанализированы возможности автоматической идентификации, классификации и сбора статистических данных объектов на изображениях с использованием современных технологий. В статье исследуются такие аспекты, как доступные алгоритмы глубокого обучения, их преимущества, недостатки, а также эффективность обнаружения объектов в реальном времени.
Библиографические ссылки
Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B.E., Setio, A.A.A., Ciompi, F., Ghafoorian, M., Laak, J.A.W.M.v.d., Ginneken, B.v. & Sánchez, C.I. (2017). A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis, 42, 60-88.
Kovalenko, V.A. (2022). Razrabotka programmnogo obespecheniya dlya obnaruzheniya i sledovaniya za obyektami v videopotoke na osnove algoritmov mashinnogo obucheniya. Vestnik Moskovskogo Universiteta, 4(2), 154-169.
Abdullayev, A.X., Yusupbekov, A.N. & Tashev, K.A. (2020). Transport oqimini monitoring qilish uchun sun'iy intellekt texnologiyalari asosidagi tizimlar. O'zbekiston Respublikasi Fanlar Akademiyasi ma'ruzalari, 3, 45-52.
Zhao, Z.Q., Zheng, P., Xu, S.T. & Wu, X. (2019). Object detection with deep learning: A review. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 30(11), 3212-3232.
Huang, J., Rathod, V., Sun, C., Zhu, M., Korattikara, A., Fathi, A., Fischer, I., Wojna, Z., Song, Y., Guadarrama, S. & Murphy, K. (2017). Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 7310-7311).
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 779-788).
Ren, S., He, K., Girshick, R. & Sun, J. (2015). Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. Advances in neural information processing systems, 28, 91-99.
Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C.Y. & Berg, A.C. (2016). SSD: Single shot multibox detector. In European conference on computer vision (pp. 21-37). Springer, Cham.
Tan, M., Pang, R. & Le, Q.V. (2020). Efficientdet: Scalable and efficient object detection. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 10781-10790).
Ivan, M., Martinez, J. & Bravo, C. (2021). Real-time statistics collection from object detection in smart city environments. Journal of Artificial Intelligence and Smart Systems, 5(2), 112-124.