AR-detection

Этот репозиторий содержит код для выпускной квалификационной работы (ВКР) на тему "Распознавание атмосферных рек в полях интегрального влагосодержания атмосферы с использованием методов глубокого обучения".

Описание проекта

В работе реализован полный цикл подготовки данных, визуализации, разметки и обучения нейросетевых моделей для задачи сегментации атмосферных рек. Основные этапы:

• Анализ и визуализация климатических данных (NetCDF)
• Генерация изображений для обучения (цветные, grayscale, схемы для разметки)
• Подготовка датасетов для обучения моделей сегментации (YOLO)
• Обучение и тестирование моделей

Основные скрипты

• prepare_images_pil.py, prepare_images_parallel.py — генерация изображений из NetCDF-файлов (цветные карты, grayscale, схемы изолиний)
• compute_vmin_vmax_histogram.py — анализ распределения значений переменной PWV и вычисление перцентилей
• split_images.py — разбиение изображений и разметки на обучающую и валидационную выборки по блокам
• yolo.ipynb — обучение моделей сегментации на подготовленных данных
• climate_net.ipynb, eda.ipynb — визуализация, исследовательский анализ данных

Установка

1. Установите Python 3.11.9
2. Установите зависимости (лучше использовать Poetry):

   poetry install

   или вручную:

   pip install -r requirements.txt

Структура репозитория

• prepare_images_pil.py, prepare_images_parallel.py — генерация обучающих изображений
• compute_vmin_vmax_histogram.py — анализ данных
• split_images.py — подготовка датасета
• yolo.ipynb — обучение моделей
• climate_net.ipynb, eda.ipynb — визуализация и анализ
• pyproject.toml, poetry.lock, requirements.txt — зависимости проекта
• LICENSE — лицензия MIT

Авторы

Сазанаков Данил Васильевич, студент 4-го курса специализации "Геоинформационные технологии и пространственное моделирование" факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ.

Научный руководитель: Ермаков Дмитрий Михайлович, д-р физ.-мат. наук, заведующий отделом "Исследования Земли из космоса" Института космических исследований РАН, профессор факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ.