Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Однако недостаткам псевдоградиентных процедур является небольшой диапазон оцениваемых параметров [10], что накладывает некоторые ограничения на рассогласование привязываемых изображений. Для нивелирования этого недостатка как предобработка изображений применялась гауссова фильтрация, эквализация яркостей и компенсация неравномерности освещённости. Критерием выполнения процедуры привязки служило п...

Название :	Совместное применение нейронных сетей и псевдоградиентной привязки изображений при оценке дефектов мостовых конструкций
Авторы/Редакторы :	Суетин М. Н. Магдеев Р. Г. Ташлинский А. Г.
Дата публикации :	2022
Библиографическое описание :	Суетин, М. Н. Совместное применение нейронных сетей и псевдоградиентной привязки изображений при оценке дефектов мостовых конструкций / М. Н. Суетин, Р. Г. Магдеев, А. Г. Ташлинский // 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. 031312.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\492258
Ключевые слова:	адаптивная псевдоградиентная привязка автоматизированные системы диагностики металлические мостовые конструкции видеоизображения совмещение данных нейронные сети оценка динамики дефектов
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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