Элементы искусственного интеллекта для задачи определения положения автотранспортного средства на изображении

Статья посвящена решению задачи определения границ автотранспортного средства на изображении, как промежуточного этапа для решения других, более локальных задач, связанных с идентификацией автотранспорта на изображении или в видео потоке. В статье подробно рассматриваются существующие методы и подходы к решению задач компьютерного зрения, в том числе современные архитектуры нейронных сетей. В качестве основной модели была выбрана сверточная нейронная сеть Tiny-YOLO-InceptionResNet, которая была модифицирована в процессе проведения исследования. Архитектура полученной нейронной сети приведена в данной работе. Перед обучением нейронной сети производилась работа по подготовке и предобработке набора данных, которая позволила более рационально использовать вычислительные ресурсы во время обучения. В результате проведенного исследования была разработана модель нахождения границ автотранспортного средства на изображении, точность которой равна 88%.