Zobrazeno 1 - 10
of 11
pro vyhledávání: '"детектування об'єктів"'
Publikováno v:
Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології, Iss 1 (3), Pp 24-31 (2020)
Робота присвячена вирішенню задачі розпізнавання зображень, що містять інформацію символьного типу, штрих коди, логотипи, або інші знак
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/186b9def54d940b0a098b7accba91a5d
Publikováno v:
Радіоелектронні і комп'ютерні системи, Vol 0, Iss 2, Pp 108-117 (2019)
The classification model which consists of the motion detector, object tracker, convolutional sparse coded feature extractor and stacked information-extreme classifier is developed. It is proposed to build a motion detector based on the difference of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/be47c45d181c4c929d4d4b45d531dff6
Autor:
В’ячеслав Васильович Москаленко, Альона Сергіївна Москаленко, Артем Геннадійович Коробов, Микола Олександрович Зарецький, Віктор Анатолійович Семашко
Publikováno v:
Радіоелектронні і комп'ютерні системи, Vol 0, Iss 4, Pp 41-52 (2018)
The efficient model and learning algorithm of the small object detection system for compact aerial vehicle under conditions of restricted computing resources and the limited volume of the labeled learning set are developed. The four-stage learning al
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b74ef550759f414f8b0ca12e12f4a5cf
Publikováno v:
Information Extraction and Processing
Запропоновано метод автоматизації аналізу даних тепловізійних систем у галузі контролю безпеки. Встановлено, що на сьогодні технологі
Autor:
Maksym Shvandt, Volodymyr Moroz
Publikováno v:
Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1
Подано огляд та аналіз кількох найпоширеніших методів та алгоритмів виявлення і відстеження об’єктів. Окремий випадок використання те
Publikováno v:
Вісник Національного технічного університету "ХПІ": Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, Vol 0, Iss 1 (3), Pp 24-31 (2020)
The work is devoted to solving the problem of recognizing images containing symbolic type information, barcodes, logos and other signs. Example of such images are price tags in shopping centers, flyers, invitations, tickets to various events. The inf
Publikováno v:
System research and information technologies; No. 1 (2022); 124-148
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2022); 124-148
Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2022); 124-148
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2022); 124-148
Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2022); 124-148
This article presents an overview of several most common techniques and approaches for object detection and tracking. Today, the tracking task is a very common problem and it can appear in many aspects of our life. One particular case of using object
Publikováno v:
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 1 No. 9(115) (2022): Information and controlling system; 24-34
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Информационно-управляющие системы; 24-34
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 24-34
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Информационно-управляющие системы; 24-34
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 24-34
This paper considers a model of object detection on aerial photographs and video using a neural network in unmanned aerial systems. The development of artificial intelligence and computer vision systems for unmanned systems (drones, robots) requires
Publikováno v:
Радіоелектронні і комп'ютерні системи, Vol 0, Iss 2, Pp 108-117 (2019)
The classification model which consists of the motion detector, object tracker, convolutional sparse coded feature extractor and stacked information-extreme classifier is developed. It is proposed to build a motion detector based on the difference of
Publikováno v:
Збірник праць XVII Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні», 07-08 грудня 2021 р.
В даній роботі розглянуто існуючі методи глибинного навчання для автоматизованого виявлення об’єктів на інфрачервоних зображеннях. П
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::5c3d7d2f2dfe20327149a79b5e499888
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46830
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46830