Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Распознавание, обработка и анализ изображений 71 не детектируется на заданном числе последовательных кадров. 3. ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ В ходе экспериментов, проведенных на тестовых видеоизображениях железнодорожных конструкций, была выполнена оценка стабильности детектирования областей внимания и трещин с помощью нейросетевой архитектуры YOLOv3 при различных коэффициентах уверенности нейросети в предсказаниях. В качестве гиперпараметров, вли...

Название :	Повышение качества обработка видеоизображений на основе использования искусственной нейронной сети Yolo
Авторы/Редакторы :	Дементьев В. Е. Ташлинский А. Г. Суетин М. Н.
Дата публикации :	2022
Библиографическое описание :	Дементьев, В. Е. Повышение качества обработка видеоизображений на основе использования искусственной нейронной сети Yolo / В. Е. Дементьев, А. Г. Ташлинский, М. Н. Суетин // 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. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 032052.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\492815
Ключевые слова:	YOLOv3 анализ работы алгоритмов металлические конструкции качество нейросетевых детекторов траекторное слежение сверточные нейронные сети предшествующие кадры видеопоследовательности обработка видеоизображений обнаружение дефектов
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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