АНАЛИЗ УРОВНЯ ОСВЕЩЕННОСТИ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Бурый Антон Сергеевич

Статья посвящена анализу уровня освещенности поверхности на основе компьютерных методов обработки информации и машинного обучения. Разработана модель сверточной нейронной сети, способная определять освещенность по изображениям, снятым при фиксированных параметрах съемки. Установлено, что применение логарифмической трансформации и алгоритма обратного распространения ошибки снижает влияние выбросов и повышает точность модели, а оптимизация данных и сокращение диапазона освещенности (не более 600 лк, не более 400 лк и не более 300 лк) обеспечивают стабильность результатов. Научная новизна заключается в адаптации методов машинного обучения для анализа освещенности на микроуровне, что расширяет возможности автоматизированного контроля освещенности.

Ключевые слова:освещенность, сверточная нейронная сеть, машинное обучение, компьютерный анализ, автоматизация