Метод та інформаційна технологія обробки множини оглядових зображень для відновлення просторової моделі місцевості

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 122 – Комп’ютерні науки. – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2026. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі, пов’язаної із розробкою методу та інформаційної технології відновлення просторової моделі місцевості на основі обробки множини оглядових (аерофотографічних) зображень. Запропонований спосіб базується на поєднанні методів комп’ютерного зору та глибокого навчання для реконструкції зображень, зіставлення оглядових зображень із картографічними даними, семантичної сегментації об’єктів та інтеграції отриманих результатів в єдине просторове представлення сцени. Особливу увагу приділено інтерпретованості результатів, стійкості до спотворень вхідних даних та кількісній оцінці якості моделей з використанням стандартизованих карт помилок та карт ентропії. Отримані результати спрямовані на підвищення надійності аналізу геопросторових зображень та ефективності використання даних, отриманих з безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Об’єкт дослідження – процес обробки множини цифрових оглядових (аерофотографічних) зображень для формування просторової моделі місцевості. Предмет дослідження – методи і моделі комп’ютерного зору та глибокого навчання для локалізації, реконструкції, сегментації та зіставлення оглядових зображень, а також методи інтерпретованого оцінювання якості результатів обробки, що забезпечують формування просторової моделі місцевості. Метою дисертаційної роботи є розробка методу та інформаційної технології для автоматизованого відновлення просторової моделі місцевості на основі обробки множини оглядових зображень, що забезпечує підвищення точності, стійкості та інтерпретованості результатів реконструкції, семантичної сегментації та зіставлення з картографічною інформацією.

The thesis is submitted to obtain a scientific degree of Doctor of Philosophy, specialty 122 – Computer Science. – National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, 2026. The dissertation work is devoted to the solution of an actual scientific and applied problem related to the development of a method and information technology for spatial terrain model reconstruction based on the processing of a set aerial images. The proposed method combines computer vision and deep learning methods for image reconstruction, compares survey images with cartographic data, performs semantic segmentation of objects, and integrates the results into a single spatial representation of the scene. Particular attention is paid to the interpretability of the results, resistance to input data distortions, and the quantitative assessment of model quality using standardized and entropy error maps. The results aim to increase the reliability of geospatial image analysis and the efficiency of using data from unmanned aerial vehicles (UAV). The object of research is the process of processing a set of digital aerial images for the reconstruction of a spatial terrain model. The subject of the research is methods and models of computer vision and deep learning for object localization, image reconstruction, semantic segmentation, and matching of aerial images, as well as methods for interpretative assessment of the quality of image processing results, which ensure the formation of a spatial model of the terrain. The purpose of the dissertation is to develop a method and information technology for automated reconstruction of spatial terrain models based on the processing a set of aerial images, ensuring improved accuracy, robustness, and interpretability of the results of image reconstruction, semantic segmentation, and matching with cartographic data.