Подробное описание документа

Волков К. Д.
   Выявление пересечений плоскостей с помощью сверточных нейронных сетей / Волков К. Д. // III Международный конгресс «Русский инженер». Ключевые тренды развития когнитивного моделирования II Всероссийская конференция (с международным участием). - М., 2026. - С. 14-20.

Скачать документ

Полнотекстовый документ

В данном исследовании представлена методология анализа геометрических характеристик объектов на двумерных изображениях с акцентом на обнаружение пересечений плоскостей. В отличие от традиционных алгоритмов, таких как оператор Кенни, которые отлично справляются с обнаружением общих краев, но не обладают достаточной спецификой для выявления линий пересечения плоскостей, предлагаемый метод использует сверточные нейронные сети (CNN) для расширенного распознавания признаков. Отличительной чертой этого подхода является способность различать положительные и отрицательные признаки геометрических элементов, что очень важно для задач, требующих тонкой классификации и контекстного понимания. Благодаря интеграции параллельных каналов обработки данных в архитектуру CNN алгоритм проводит многосторонний анализ, выделяя линии, образованные исключительно пересечениями плоскостей, и отсеивая нерелевантные признаки, такие как рукописный текст или шум. Этот новый подход дает значительные преимущества в задачах интеллектуальной классификации изображений, особенно в средах, характеризующихся высоким уровнем визуальной сложности и шума.