Отрывок: На втором этапе определяется, к какому классу – пустому или полному – относится мусорный контейнер. Для этого в системе реализован ансамбль нейронных сетей [1], обученных на авторском наборе данных. Для обнаружения мусорных контейнеров на кадрах с IP- камер использован детектор объектов Ultralystics YOLOv8 [2]. Классификация выполняется с помощью модели нейронной сети, подготовленной на основе Keras [3] и TensorFlow [4]. Резуль...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПожарников В. М.ru
dc.contributor.authorГоловнин О. К.ru
dc.coverage.spatialавтоматизированная система мониторингаru
dc.coverage.spatialкомпьютерное зрениеru
dc.coverage.spatialмониторинг наполненности мусорных контейнеровru
dc.coverage.spatialсистемы мониторинга наполненности контейнеровru
dc.coverage.spatialпроблема утилизации отходовru
dc.coverage.spatialнаполненность мусорных контейнеровru
dc.coverage.spatialоптимизация процесса сбора мусораru
dc.coverage.spatialутилизация отходовru
dc.creatorПожарников В. М., Головнин О. К.ru
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\544765ru
dc.identifier.citationПожарников, В. М. Разработка автоматизированной системы мониторинга наполненности мусорных контейнеров на основе технологий компьютерного зрения / В. М. Пожарников, О. К. Головнин // XVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2023 г.). : [материалы конф.] : в 2 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - Т. 1. - С. 305.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofXVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2ru
dc.sourceXVII Королевские чтения. - Т. 1ru
dc.titleРазработка автоматизированной системы мониторинга наполненности мусорных контейнеров на основе технологий компьютерного зренияru
dc.typeTextru
dc.citation.spage305ru
dc.citation.volume1ru
dc.textpartНа втором этапе определяется, к какому классу – пустому или полному – относится мусорный контейнер. Для этого в системе реализован ансамбль нейронных сетей [1], обученных на авторском наборе данных. Для обнаружения мусорных контейнеров на кадрах с IP- камер использован детектор объектов Ultralystics YOLOv8 [2]. Классификация выполняется с помощью модели нейронной сети, подготовленной на основе Keras [3] и TensorFlow [4]. Резуль...-
Располагается в коллекциях: Королевские чтения

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1957-5_2023-305.pdf249.89 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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