Алгоритмическое и программное обеспечение системы компьютерного зрения подвижных робототехнических комплексов

Abstract

Приводятся результаты разработки на основе базовой модели YOLOv4 класса YOLO новой модели сверточной нейронной сети (СНС) YOLOv4-CSР и результаты ее исследования с помощью разработанного алгоритмического и программного обеспечения для последующего включения модели в мобильную систему компьютерного зрения (СКЗ) реального времени. Созданы два датасета на основе оптических изображений летающих объектов четырех классов и тепловизионных изображений двух классов. Разработана, программно реализована и обучена с помощью датасетов новая модель СНС YOLOv4-CSР. Проведены исследования ее эффективности, позволившие рекомендовать модель при создании мобильных СКЗ реального времени.

The results of the development of a new model of convolutional neural network (CNN) YOLOv4-CSP based on the basic YOLOv4 model of the YOLO class and the results of its research using the developed algorithm and software for the subsequent inclusion of the model in a real-time mobile computer vision system (CVS) are presented. Two datasets have been created based on optical images of flying objects of four classes and thermal images of two classes. A new model of CNN YOLOv4-CSP has been developed, programmatically implemented and trained with the help of datasets. Studies of its effectiveness have been carried out, which made it possible to recommend the model for creating of real-time mobile CVS.