Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных свёрточных сетей |
| Other Titles: | Deep convolutional generative adversarial network-based synthesis of datasets for road pavement distress segmentation |
| Authors: | Канаева, И.А. Иванова, Ю.А. Спицын, В.Г. |
| Issue Date: | Nov-2021 |
| Publisher: | Самарский национальный исследовательский университет |
| Citation: | Канаева, И.А. Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных свёрточных сетей / И.А. Канаева, Ю.А. Иванова, В.Г. Спицын // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 6. – С. 907-916. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-844. |
| Series/Report no.: | 45;6 |
| Abstract: | В данной работе рассматривается комплекс задач обнаружения различных дефектов дорожного полотна автомобильных дорог и современные методы их решения. Представленное сравнение общедоступных наборов данных позволяет сделать вывод о сложности и малой разработанности задачи сегментации дефектов дорожного покрытия по изображению общего вида автомобильных дорог. Для решения данной проблемы разработаны алгоритмы генерации синтетического набора данных для сегментации дефектов классов трещин и выбоин на основе методов компьютерной графики и генеративно-состязательных сетей. Проведено сравнение точности сегментации дефектов дорожного покрытия полносверточной нейронной сетью U-Net на реальном и комбинированных наборах данных. |
| URI: | 10.18287/2412-6179-CO-844 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22988 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 15-Канаева-Иванова-Спицын_SV(Pics)-KI-JuN-Lit-MI-MA-JuN2-Gr-corr.pdf | Основная статья | 2.81 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.