Отрывок: Обучение нейронной сети производилось на гибридном вычислительном кластере Вычислительного центра ДВО РАН. Использовались 2 10-ти ядерных 041932 VIII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2022) Том 4. Искусственный интеллект 55 042412 процессора IBM POWER8 (3.49 ГГц turbo, 160 потоков); память ECC, 256 ГБ; 2 NVIDIA Tesla P100 GPU. Обучение сети происходило за 100 эпох, по 200 ша...
Название : О компьютерном зрении для мониторинга подводных ограждающих конструкций
Авторы/Редакторы : Смагин А. С.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Смагин, А. С. О компьютерном зрении для мониторинга подводных ограждающих конструкций / А. С. Смагин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 041932.
Аннотация : Представлен метод автоматизации мониторинга состояния подводного сетчатого заграждения на примере предприятий аква-культурной направленности. Предложенный алгоритм выделения порывов сетчатых ограждений на основе искусственной нейронной сети показал хорошие результаты на реальных подводных снимках. Результаты, полученные программным комплексом, на основе созданного алгоритма приведены в статье.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\491129
Ключевые слова: алгоритмы
программные комплексы
методы автоматизации мониторинга
мониторинг подводного заграждения
подводное сетчатое заграждение
машинное обучение
компьютерное зрение
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041932.pdf842.33 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.