Применение моделей компьютерного зрения для анализа туристической активности по геопривязанным изображениям из социальной сети «ВКонтакте» : магистерская диссертация

Abstract

The paper considers the application of computer vision models to analyze tourist activity based on geo-referenced photos from the VKontakte social network. The novelty of the study lies in the integration of spatio-temporal analysis methods with computer vision technologies. The aim of the work is to develop a methodology for analyzing tourist activity using machine learning models. To realize the goal, we applied neural network models ResNet50 and EfficientNet for image classification, as well as spatial clustering methods to identify patterns of tourist behavior.

В работе рассматривается применение моделей компьютерного зрения для анализа туристической активности на основе геопривязанных фотографий из социальной сети ВКонтакте. Новизна исследования заключается в интеграции методов пространственно-временного анализа с технологиями компьютерного зрения. Цель работы – разработать методику анализа туристической активности с использованием моделей машинного обучения. Для реализации цели применены нейросетевые модели ResNet50 и EfficientNet для классификации изображений, а также методы пространственной кластеризации для выявления паттернов туристического поведения.