name: Распознавание редких дорожных знаков с использованием синтетических обучающих выборок
keyword_list: Нейросетевые методы дорожные знаки генерация изображений
abstract: Объект исследования: Методы синтеза изображений.
  Цель работы: Повышение качества распознавания редких дорожных знаков за счет использования синтетических обучающих данных.
  Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы машинного обучения и компьютерного зрения; методы теории вероятности; методы математического анализа.
  Достигнутые результаты: 
  1. Собрана и размечена выборка российских дорожных знаков. Выборка подходит для обучения и оценки алгоритмов распознавания редких до­рожных знаков.
  2. Исследована применимость нейросетевых методов генерации изображе­ний к задаче генерации изображений дорожных знаков.
  3. Предложен метод условной генерации изображений на основе метрики Васерштейна.
  4. Разработан метод преобразования простых синтетических изображе­ний дорожных знаков в более реалистичные изображения. Проведена экспериментальная оценка эффективности предложенного метода на задаче классификации дорожных знаков.
  5. Разработан метод классификации дорожных знаков, который позволя­ет классифицировать как редкие, так и частые знаки. Метод работаетв два этапа: сначала определяет, является знак частым или редким, а
  затем в зависимости от этого запускает один из двух классификаторов, нейронную сеть или классификатор по методу k ближайших соседей.
  6. Разработан метод синтеза обучающих выборок для детектора до­рожных знаков. Метод использует реальную обучающую выборку, в который реальные знаки сначала замазываются специально обученной
  нейросетью, а потом заменяются на синтетические дорожные знаки. Экспериментальная оценка метода показала, что такой подход более успешен в сравнении с базовыми методами, в которых знак размещается на изображении случайным образом.
  Новизна: 
  1. В диссертационной работе впервые исследована задача распознавания редких дорожных знаков на достаточно большой выборке с большим количеством классов.
  2. В работе впервые подробно исследована применимость конкурирующих порождающих нейросетей к задаче генерации синтетических изобра­жений дорожных знаков. Исследованные методы протестированы на задачах классификации дорожных знаков.
  3. В работе предложен новый метод решения задачи классификации дорожных знаков, позволяющий улучшить качество классификации редких дорожных знаков при сохранении качества классификации ча­стых дорожных знаков.
  4. В работе предложен новый метод синтеза данных для обучения детек­тора дорожных знаков, повышающий точность детектирования редких дорожных знаков.
  Внедрение: Разработанные подходы были внедрены в решения задач классификации и детектирования дорожных знаков.
  Эффективность: Предложены методы эффективной генерации синтетических изображений с помощью нейронных сетей для обучения классификатора и детектора, которые позволяют быстро генерировать обучающие выборки значительного размера.
  Область применения: Предложенные подходы могут применяться для повышения качества алгоритмов распознавания дорожных знаков в системах помощи водителю, автоматизированного управления автомобилем, автоматической картографии.
chairman_dissertation_council.name: Николай
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин
chairman_dissertation_council.patronymic: Константинович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-9806-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7005187259
chairman_dissertation_council.rinc_id: 54
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-7386-979X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 27.43.15
rubrics.name: Теория вероятностей и случайные процессы
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Конушин А.С.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: ЯРОСЛАВ
protection_organization.supervisor_surname: КУЗЬМИНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ИВАНОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: ЯРОСЛАВ
author_organization.supervisor_surname: КУЗЬМИНОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ИВАНОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения