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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДементьев В. Е.ru
dc.contributor.authorТашлинский А. Г.ru
dc.contributor.authorСуетин М. Н.ru
dc.coverage.spatialYOLOv3ru
dc.coverage.spatialанализ работы алгоритмовru
dc.coverage.spatialметаллические конструкцииru
dc.coverage.spatialкачество нейросетевых детекторовru
dc.coverage.spatialтраекторное слежениеru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialпредшествующие кадры видеопоследовательностиru
dc.coverage.spatialобработка видеоизображенийru
dc.coverage.spatialобнаружение дефектовru
dc.creatorДементьев В. Е., Ташлинский А. Г., Суетин М. Н.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\492815ru
dc.identifier.citationДементьев, 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.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображенийru
dc.titleПовышение качества обработка видеоизображений на основе использования искусственной нейронной сети Yoloru
dc.typeTextru
dc.citation.spage032052ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartРаспознавание, 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...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1791-5_2022-032052.pdf725.12 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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