Алгоритмы обработки изображений и распознавания объектов животного мира на фотоснимках фотовидеорегистраторов методами машинного обучения

Abstract

Статья посвящена разработке алгоритмов и программного обеспечения с применением технологий компьютерного зрения, интеллектуального анализа изображений, машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки, анализа и распознавания объектов животного мира на фотоснимках с фотоловушек, позволяющих повысить скорость обработки фотоснимков и достоверность распознавания объектов. Программное обеспечение позволяет обрабатывать большие массивы данных с изображениями с фотоловушек от исходных фотоснимков до их каталогизации по видам объектов и направлено на повышение качества и скорости обработки фотоснимков, повышение достоверности распознавания объекта. Для этого осуществляется автоматическая классификация массива фотоснимков на не содержащие дефект и содержащие дефект (изображения с поврежденными пикселями, засвеченные и с потерей резкости). С помощью глубокой сверточной нейронной сети формируются классы, содержащие изображения животных и не содержащие распознаваемых объектов животного мира. Проводится сортировка фотоснимков, содержащих образ человека, образ транспортного средства или изображение природной среды без животного. В процессе обработки фотоснимков и классификации изображений генерируется отчет в виде табличного файла .csv, где имена файлов с изображениями имеют метки, соответствующие изображенным на них объектам.

Keywords

• алгоритм
• программное обеспечение
• искусственный интеллект
• компьютерное зрение
• фотоснимки
• фотоловушки
• язык программирования python