Способ обнаружения лесоматериалов на цифровых изображениях с помощью методов машинного обучения

Abstract

The article suggests the method of roundwood detection, which develops the previously proposed approach on the basis of histogram of directional gradients, using as a classifier the algorithm of training of random decisive trees. The problem of configuring the proposed detector through multiple training and empirical selection of parameters such as the number, maximum depth of the construction of the decisive trees and the characteristic size of logs in the images of the training sample is considered in detail. This has allowed to significantly improve the proposed algorithm. It surpasses analogues or shows comparable results in accuracy.

В статье рассматривается задача автоматического обнаружения и локализации бревен в штабеле на основе цифровой обработки изображений. Авторами предлагается способ детектирования, развивающий ранее предложенный подход на основе гистограммы направленных градиентов, использующий в качестве классификатора алгоритм обучения случайных решающих деревьев. Подробно рассматривается задача настройки предложенного детектора за счет многократного обучения и эмпирического подбора таких параметров, как количество, максимальная глубина построения решающих деревьев и характеристический размер бревен на изображениях тренировочной выборки. За счет такой настройки удалось существенно улучшить предложенный алгоритм, который превосходит аналоги либо показывает сравнимые с ними результаты по точности.