РОЗРОБКА МОДЕЛІ НАВЧАННЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ ІЗ ВІДЕОПОТОКУ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ПАРКУВАННЯМ - Марчук , Д. К. (Computer Science and Applied Mathematics, 2024)
Сучасна необхідність для майже всіх великих міст – це наявність системи управління паркуванням, яка може знаходити доступні місця для паркування. Така система дозволяє користувачам легко й оперативно визначати, чи є вільне місце на конкретній парковці, й отримувати інформацію про його місцерозташування. Mask R-CNN – це модель глибокого навчання, яка може використовуватися для розпізнавання та сегментації об’єктів на зображеннях. Її можна використовувати для створення системи розпізнавання вільних паркувальних місць, яка може допомогти водіям знайти місце для паркування. Процес навчання може розглядатися як визначення архітектури мережі, налаштування вагових коефіцієнтів або застосуванням різних методів донавчання для ефективного виконання поставленої задачі. У роботі досліджено трансферне навчання для моделі Mask R-CNN. Було запропоновано модель трансферного навчання для розпізнавання вільних місць для паркування. Модель складається із трьох етапів. Перший етап – це навчання на великому наборі даних СОСО. Навчання на великому наборі даних дозволяє моделі узагальнювати візуальні особливості транспортних засобів і паркувальних місць. Другій етап – це донавчання на маленькому наборі даних, створеному з кадрів відеопотоку. Донавчання на малому наборі даних дозволяє моделі адаптуватися до специфіки паркувальних місць у конкретному місті. Третій етап – це донавчання з використанням адаптивної нейро-нечіткої мережі. Цей етап використовує адаптивну нейро-нечітку мережу для доопрацювання базових характеристик. Загальна модель навчання дає змогу ефективно розпізнавати вільні місця на парковці. Використання трансферного навчання робить цю модель більш ефективною та продуктивною. Трансферне навчання може бути корисним у багатьох випадках: коли доступні обмежені дані для навчання моделі для конкретного завдання (у цьому випадку трансферне навчання може допомогти моделі досягти кращої точності, ніж якщо би її навчали з нуля); коли потрібно швидко навчити модель для нового завдання (трансферне навчання може допомогти скоротити час навчання моделі); коли потрібно навчити модель для завдання, для якого немає доступних даних.