Использование топологического анализа для классификации транспортных средств на спутниковых снимках
Аннотация
В отличие от текстовой информации, выделить семантическую информацию на изображении сложнее в связи с сильным влиянием цвета пикселей друг на друга. Это усложняет алгоритмизацию анализа изображений в задачах, где важно понимание содержимого изображения. В частности, такой задачей является классификация объектов на изображении. Лучше всего эту задачу решают нейросетевые подходы, т.к. они способны установить связь между пикселями, но это требует высоких вычислительных ресурсов и больших обучающих данных для качественной работы. В данном исследовании предлагается альтернативный подход, который решает задачу классификации транспортных средств на спутниковых снимках с помощью топологического анализа данных. Разработанная технология учитывает структуру объекта и показывает высокую точность для классов самолётов и машин. Общая точность классификации у предлагаемого решения составляет 93%, что сопоставимо с нейронной сетью ResNet-18, которая показывает точность 96%. Но технология требует доработки для классификации объектов, у которых отсутствует вариация яркости, что частично решается в данной работе, и будет дополнительно изучаться в дальнейших исследованиях.
