ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация

Использование методов искусственного интеллекта для учета объектов связано с рядом трудностей, таких как вариативность объектов, влияние условий съемки, перекрытие объектов в сложных сценах, необходимость работы с разными масштабами и высокой точностью, а также наличие шумовых искажений в данных. В статье предлагается основанный на динамическом обу- чении и адаптации к входным данным подход к организации настройки и эксплуатации адаптив- ных систем учета объектов на базе методов искусственного интеллекта, включающий в себя несколько последовательных этапов. Первым этапом является семантический анализ запроса пользователя, в основе которого лежит применение векторно-графовой структуры данных, что обеспечивает выделение семантически важных элементов запроса, позволяющий системе понять контекст задачи и адаптировать стратегию поиска и классификации объектов. Далее следует этап автоматического сбора и предобработки данных из открытых источников, что обеспечи- вает расширение обучающей выборки и повышение устойчивости модели. Следующим важным этапом является формирование обучающей выборки. Этот процесс включает поиск изображений на основе семантики запроса, ручную валидацию и разметку данных, а также первичное обучение системы для автоматической разметки. Выполнение перечисленных этапов повторяется до тех пор, пока не будут достигнуты требуемые характеристики системы. Итеративный процесс дообучения, основанный на чередовании автоматической разметки и ручной корректировки, по- зволяет сократить временные затраты на формирование обучающих выборок. Преимущество использования векторно-графовой структуры заключается в формировании более точного се- мантического представления информации. Для повышения обобщающей способности модели при- меняется аугментация данных, включающая поворот, отражение, масштабирование, изменение яркости и контрастности, а также добавление шума. Предложенный подход предназначен для повышения эффективности (как отношения времени работы системы ко времени её настройки) систем учета объектов, обеспечивая их адаптивность к различным задачам и условиям съемки