Ученые ПНИПУ повысили точность нейросети для поиска несанкционированных свалок
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали способ повысить точность нейросети, которая выявляет несанкционированные свалки. По данным исследователей, после применения новой методики система стала работать почти в два раза точнее.
Ключевым элементом разработки стала подготовка данных для обучения нейросети. Исследователи создали собственную методику, позволяющую улучшить качество набора данных, на котором система учится распознавать территории с отходами.
Зачем нужна более точная система
Автоматизированный поиск свалок может помочь быстрее выявлять проблемные участки и контролировать состояние территорий. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать большие объемы информации, однако результат зависит от того, насколько качественно подготовлены исходные данные.
Разработка ученых ПНИПУ направлена именно на решение этой задачи. Повышение точности почти в два раза может сделать технологию более эффективной для мониторинга несанкционированного размещения отходов и последующей работы с выявленными объектами.
В опубликованных материалах отмечается, что новый подход связан с улучшением подготовки данных для машинного обучения. Дополнительные технические параметры методики, а также сведения о типах изображений и характеристиках нейросети в исходной информации не уточняются.
