Статья

Задача детектирования – определение наличия и местоположения объектов на изображении или видео. Она включает в себя не только классификацию, но и локализацию объектов с помощью ограничивающих рамок. YOLO (You Only Look Once) – одна из самых популярных нейронных сетей, предназначенная для работы с объектами на изображениях, может решать следующие задачи: детекция, сегментация, классификация, поиск ключевых точек, треккинг объектов. В данной статье рассматривается применение модели YOLO для детектирования люков и дверей самолета – важной задачи в авиационной промышленности, обеспечивающей безопасность технического обслуживания, контроля доступа и автоматизации процессов. Исследование включает анализ архитектуры YOLO, адаптацию модели под специфику авиационных объектов, обучение на специализированном датасете и оценку точности детектирования. Особое внимание уделяется проблемам, возникающим при работе в условиях изменяющегося освещения, частичного перекрытия объектов и вариативности их фо