Перегляд Секція 6. Новітні технології у проектуванні роботизованих систем в неруйнівному контролі, технічній та медичній діагностиці за Ключові слова "детектування об’єктів"
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Складчиков, І. О.; Момот, А. С.
В роботі розглянуто перспективний підхід до підвищення ефективності автоматизованих систем теплового відеонагляду. В якості методу автоматизації процесу детектування об’єктів на термограмах запропоновано використовувати глибинне навчання. Описано сучасну модель для детектування об’єктів YOLOX. Вказану модель реалізовано із використанням фреймворку Tensorflow та навчено на наборі інфрачервоних зображень від компанії FLIR. За результатами навчання моделі для розпізнавання 4 класів об’єктів на термограмах отримано значення mAP на рівні 55%. Проаналізовано переваги та недоліки даної розробки. Визначено шляхи подальшого вдосконалення запропонованого методу.