By this author

Software implementation of the algorithm for automatic detection of lineaments and their properties on open-pit dumps

Issue number 1 from 17.09.2025

В работе представлен алгоритм и описание его программной реализации для обнаружения линеаментов (трещин) на изображениях аэрофотосъемки угольных разрезов. В основе предложенного подхода лежит аппарат сверточных нейронных сетей для семантической классификации бинаризованных изображений объектов, а также теория графов для определения геометрического расположения объектов с последующим вычислением их длин и площадей. В качестве исходных данных использовались трехканальные RGB-изображения аэрофотосъемки высокого разрешения (пиксел 10 × 10 см). Модель программного модуля логически разделена на три уровня: предобработка, детектирование и постобработка. Первый уровень включает в себя предобработку входных данных для формирования обучающей выборки на базе последовательных трансформаций RGB-изображения в бинарное с применением библиотеки OpenCV. Второй уровень информационной модели представлен нейронной сетью типа U-Net, включающей блоки сверточной (Encoder) и разверточной частей (Decoder). На данном уровне реализовано автоматическое детектирование объектов. Третий уровень модели отвечает за расчет площадей и длин. На вход ему передается результат работы сверточной нейронной сети. Площадь трещин вычисляется путем суммирования общего числа точек с умножением на размер пиксела. Длина рассчитывается путем линеаризации площадного объекта в сегментированный объект с узловыми пикселами и последующим расчетом длин между ними с учетом разрешения исходного изображения. Программный модуль может работать с фрагментами исходного изображения путем их объединения. Модуль реализован на языке программирования Python. Код доступен по адресу (https://gitlab.ict.sbras.ru/popov/lineaments/-/tree/master/lineaments-cnn).

17 0