Обнаружение и классификация малоразмерных летающих объектов на изображениях с использованием сверточных нейронных сетей семейства YOLOv5

Авторы: Клековкин В. А., Марков Н. Г., Небаба С. Г.

Аннотация: Исследована эффективность двух моделей сверточных нейронных сетей YOLOv5s и YOLOv5x семейства YOLOv5, выбранных в результате анализа основных известных моделей таких сетей для решения задачи обнару-жения и классификации малоразмерных летающих объектов на изображениях. Сформированы два набора данных (датасета) с размеченными RGB-изображениями летающих объектов трех классов: птицы, беспилотные летатель-ные аппараты вертолетного и самолетного типов. При этом первый датасет содержит изображения с объектами малых размеров (площадью до 3232 пикселей), а второй датасет, используемый для проведения сравнительных исследований – изображения с объектами разных размеров. Модели сетей обучены с использованием каждого из датасетов, а затем исследованы с применением их тестовых выборок. Выявлено, что обе модели сетей вне зависи-мости от категории размеров объектов показывают скорость вычисления, значительно превышающую пороговое значение метрики FPS, равное 25. Показано, что в случае летающих объектов малых размеров модель YOLOv5s по точности классификации по метрике AP0.5 для объектов класса «Птица» не достигает требуемого порогового значения 0,9, а модель YOLOv5x превышает его и ее можно использовать в системах компьютерного зрения. Для летающих объектов разных размеров обе модели удовлетворяют сформулированным требованиям по точности классификации объектов на изображениях и по скорости их вычисления и рекомендованы к использованию в си-стемах компьютерного зрения реального времени.

Ключевые слова: птица, беспилотные летательные аппараты вертолетного и самолетного типа, обнаружение и классификация летающих объектов, сверточная нейронная сеть yolov5, система компьютерного зрения

Библиография статьи: Клековкин В. А. Обнаружение и классификация малоразмерных летающих объектов на изображениях с использованием сверточных нейронных сетей семейства YOLOv5 / В. А. Клековкин, Н. Г. Марков, С. Г. Небаба // Доклады ТУСУР. – 2024. – Т. 27, № 4. – С. 103–110. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-103-110