Разработка системы анализа изображений интерьера с применением методов машинного обучения

Данная работа посвящена решению перспективной задачи разработки системы анализа изображений интерьера с целью определения предметов мебели, представленных на изображении. Актуальность задачи подчёркивается ростом числа людей, желающих самостоятельно выполнять дизайн-проект с последующим ремонтом и обустройством помещения, что в свою очередь определяет интерес и к автоматической обработке изображений интерьера. Для самих дизайнеров интерьера данная система также будет актуальна, так как может облегчить их работу при планировании дизайн-проекта и расстановке мебели. С целью подготовки тестовых данных была выполнена предварительная обработка изображений элементов интерьера. Предложен подход к решению задачи распознавания и классификации предметов мебели с помощью глубокого обучения нейронной сети. Построен прототип программы, реализующий распознавание предметов мебели по изображению. Проведены экспериментальные исследования, которые показали перспективность предложенного подхода и возможность его применения в будущем. В дальнейшем планируется разработать информационную систему, способную автоматически определять стиль, в котором выполнен интерьер помещения, представленного на изображении.

Development of a system for analyzing images of an interior using machine learning methods

This work is devoted to solving a promising problem of developing an interior image analysis system in order to determine the pieces of furniture presented in the image. The urgency of the task is emphasized by the growing number of people who want to independently carry out a design project with the subsequent repair and arrangement of the premises, which in turn determines the interest in automatic processing of interior images. For the interior designers themselves, this system will also be relevant, as it can facilitate their work when planning a design project and arranging furniture. In order to prepare test data, preliminary processing of images of interior elements was performed. An approach to solving the problem of recognizing and classifying furniture items using deep learning of a neural network is proposed. A prototype of a program has been built that implements the recognition of furniture items by image. Experimental studies have been carried out, which have shown the prospects of the proposed approach and the possibility of its application in the future. In the future, it is planned to develop an information system that can automatically determine the style in which the interior of the room shown in the image is made.