Open AccessThe use of convolutional neural networks for recognition of the type of premises using special features of the premises
Author(s) -
Александр Смирнов,
Дмитрий Николаевич Степанов
Publication year - 2018
Publication title -
programmnye sistemy: teoriâ i priloženiâ
Language(s) - Russian
Resource type - Journals
ISSN - 2079-3316
DOI - 10.25209/2079-3316-2018-9-4-279-291
Subject(s) - premises , convolutional neural network , computer science , artificial intelligence , law , political science
В статье предложен метод распознавания свёрточной нейронной сетью (СНС) типа внутренних элементов планировки здания с использованием особых черт изображений этих элементов, таких как границы или края. Предлагается алгоритм предобработки изображений для выделения границ на изображении. Создаётся база данных с изображениями различных типов внутренних элементов планировки здания, таких как коридор, дверь (дверной проём), угловые конструкции и лестницы. Также в статье представлена собственная структура СНС для распознавания типов помещений, и представлены данные о точности распознавания. Разработанный метод предлагается использовать для первичной навигации мобильных роботов.