ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕХНОГЕННЫХ И СКРЫТЫХ ПОДПОВЕРХНОСТНЫХ ОБЪЕКТОВ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

В данной статье исследуется проблема обнаружения и распознавания техногенных и скрытых подповерхностных объектов на изображениях с использованием нейронных сетей глубокого обучения. Техногенные объекты, такие как автомобили, здания, дороги, другие инфраструктурные элементы, а также объекты, пролегающие под землей, играют важную роль в современном обществе. Однако, автоматическое обнаружение и распознавание таких объектов на изображениях является сложной задачей из-за их разнообразия и сложности. В статье предлагается использовать нейронные сети глубокого обучения для решения этой задачи. Нейронные сети глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (СНС), имеют способность извлекать высокоуровневые признаки из изображений, что делает их эффективными инструментами для обнаружения и распознавания объектов. В статье представлен подробный обзор существующих методов и подходов к обнаружению и распознаванию техногенных и подповерхностных объектов на изображениях. Затем описывается архитектура сверточной нейронной сети, которая используется для решения данной задачи. Далее приводятся результаты экспериментов, проведенных на наборе данных, состоящем из изображений видимого и инфракрасного диапазона длин волн.