МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АРҚЫЛЫ ВИЗУАЛДЫ МӘЛІМЕТТЕРДІ ӨҢДЕУ ЖӘНЕ 3D-ҚАЛА ҮЛГІЛЕРІН ЖАСАУ

Аңдатпа

Бұл мақалада қалалық инфрақұрылымның үшөлшемді үлгілерін құру үшін бақылау камераларынан алынған визуалды деректерді (фото және бейне) талдау барысында машиналық оқыту әдістерін қолдану қарастырылады. Визуалды ақпарат көлемінің үнемі артуы кеңістіктік талдауды автоматтандыру қажеттілігін туындатады. Зерттеуде логистикалық регрессия, шешім ағаштары, кездейсоқ орман (random forest), кластерлеу әдістері және терең нейрондық желілер (U-Net, ResNet, ViT) сияқты заманауи машиналық оқыту алгоритмдері қолданылды. Барлық модельдердің тиімділігі MAE, IoU және F1-score метрикалары арқылы салыстырмалы түрде бағаланды. Ғылыми жаңалық — машиналық оқыту мен компьютерлік көру әдістерін біріктіре отырып, қалалық ортаның цифрлық үлгілерін жасау. Жұмыстың практикалық маңыздылығы — алынған шешімдердің аумақтық жоспарлау мен қалалық инфрақұрылымды бақылау жүйелерінде қолдану мүмкіндігі.