Development of a method for determining the geometric parameters of objects in an image based on a neural network approach

Abstract

Рассмотрен процесс разработки метода определения геометрических параметров объектов, расположенных на изображении для задачи подсчета круглых лесоматериалов, размещенных в штабелях. С целью реализации метода используется нейросетевой подход с применением архитектуры сверточной нейронной сети YOLOv5. Разработанный метод был осуществлен на серии экспериментальных измерений с использованием специальных изготовленных моделей объектов с определенными размерами, в результате чего была определена точность измерения предложенного метода определения геометрических параметров объектов на изображении In this paper, we consider the process of developing a method for determining the geometric parameters of objects located in the image for the task of counting round timber located in stacks. To implement the method, a neural network approach is used with application of the YOLOv5 convolutional neural network architecture. For the developed method, a series of experimental measurements was carried out using special manufactured models of objects with certain dimensions, as a result of which the measurement accuracy of the proposed method for determining the geometric parameters of objects in the image was determined