1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 06. Периодические издания
  3. Журнал "Компьютерная оптика"
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКанаева, И.А.
dc.contributor.authorИванова, Ю.А.
dc.contributor.authorСпицын, В.Г.
dc.date2021-11
dc.date.accessioned2025-08-27T05:21:08Z-
dc.date.available2025-08-27T05:21:08Z-
dc.date.issued2021-11
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20220203\95517
dc.identifier.citationКанаева, 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.
dc.identifier.uri10.18287/2412-6179-CO-844
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22988-
dc.description.abstractВ 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.
dc.description.sponsorshipИсследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-08-00977 А и в рамках Программы повышения конкурентоспособности ТПУ.
dc.languagerus
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет
dc.relation.ispartofseries45;6
dc.titleСегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных свёрточных сетей
dc.title.alternativeDeep convolutional generative adversarial network-based synthesis of datasets for road pavement distress segmentation
dc.typeArticle
dc.identifier.scsti28.23.15
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Segmentaciya-defektov-dorozhnogo-pokrytiya-na-osnove-formirovaniya-sinteticheskih-vyborok-s-pomoshu-glubokih-generativnosostyazatelnyh-svertochnyh-setei-95517
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Segmentaciya-defektov-dorozhnogo-pokrytiya-na-osnove-formirovaniya-sinteticheskih-vyborok-s-pomoshu-glubokih-generativnosostyazatelnyh-svertochnyh-setei-95517
Appears in Collections:Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
15-Канаева-Иванова-Спицын_SV(Pics)-KI-JuN-Lit-MI-MA-JuN2-Gr-corr.pdfОсновная статья2.81 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.