Прикладные программные системы
Научная статья

ББК

ГРНТИ

DOI
Использование модели Mask R-CNN для сегментации объектов недвижимости на аэрофотоснимках
Игорь Викторович Винокуров
Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия | |
|
Аннотация. Массовое появление незаконных и незарегистрированных в Едином Государственном Реестре Недвижимости (ЕГРН) объектов недвижимости осложняет кадастровый учёт для многих субъектов территориального и административного уровня. Традиционные методы выявления объектов подобных типов, основанные на ручном анализе геопространственных данных, трудоёмки и требуют значительного времени.
Для повышения эффективности этого процесса предлагается автоматизировать обнаружение объектов на аэрофотоснимках путём решения задачи инстанс-сегментации с использованием модели глубокого обучения Mask R-CNN. В статье описана подготовка набора данных для этой модели, исследованы основные метрики качества и проанализированы полученные результаты. Показана эффективность модели Mask R-CNN при обнаружении объектов недвижимости, не имеющих регистрации в ЕГРН. (Связанные тексты статьи на русском и на английском языках).
Ключевые слова: Кадастровый учёт, анализ аэрофотоснимков, инстанс-сегментация, Mask R-CNN, PyTorch
Для цитирования: Винокуров И. В. Использование модели Mask R-CNN для сегментации объектов недвижимости на аэрофотоснимках // Программные системы: теория и приложения. 2025. Т. 16. № 1. С. 3–44. (Рус., англ.). https://psta.psiras.ru/2025/1_3-44.
Полный текст двуязычной статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2025_1_3-44.pdf (клик по флажку в верхнем колонитуле переключает язык страницы).
Статья поступила в редакцию 21.10.2024; одобрена после рецензирования 24.12.2024; принята к публикации 11.01.2025; опубликована онлайн 31.01.2025.