Библиотека алгоритмов высокопроизводительной обработки данных от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата

Автор: Агроник Алексей Юрьевич, Фраленко Виталий Петрович

Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy

Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Статья в выпуске: 2 (29) т.7, 2016 года.

Бесплатный доступ

В работе описаны результаты работы, направленной на разработку библиотеки высокопроизводительных реализаций алгоритмов для обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов. Приведены результаты экспериментальных исследований. Представлен новый интерфейс визуально-блочного программирования, позволяющий создавать схемы решаемых задач наиболее удобным способом

Бпла, навигация, обработка изображений, параллельный алгоритм

Короткий адрес: https://sciup.org/14336195

IDR: 14336195

Список литературы Библиотека алгоритмов высокопроизводительной обработки данных от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата

А. С. Крылов, А. В. Насонов. Компьютерное повышение разрешения изображений с использованием методов математической физики, МАКС Пресс, М., 2011, 72 с.
A. Cunningham, A. Fenster. A Method for Modulation Transfer Function Determination from Edge Profiles with Correction for Finite-element Differentiation//Medical Physics, V. 14. No. 4. 1987. С. 533-537 (english).
Manoj Kumar Singh, Uma Shanker Tiwary, Young-Hoon Kim. An Adaptively Accelerated Lucy-Richardson Method for Image Deblurring//EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2008, Article ID 365021 (english), 10 с. ↑ 108 Рис. 6. Визуально-блочное программирование схемы задачи
W. H. Richardson. Bayesian-based Iterative Method of Image Restoration//Journal of the Optical Society of America, V. 62. No. 1. 1972. С. 55-59 (english).
L. B. Lucy. An Iterative Techniques for the Rectification of Observed Distributions//Astronomical Journal, V. 79. No. 6. 1974. С. 745-754 (english).
Е. Е. Переславцева, М. В. Филиппов. Метод ускоренного восстановления изображений, смазанных при движении//Наука и образование, 2012, №2. С. 77-90.
G. L. Barrows, J. S. Chahl, M. V. Srinivasan. Biologically Inspired Visual Sensing and Flight Control//Aeronautical Journal, 107 2003. С. 159-268 (english).
D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints//International Journal of Computer Vision, V. 60. No. 2. 2004. С. 91-110 (english).
H. Bay, T. Tuytelaars, Van Gool L. Surf: Speeded Up Robust Features//Computer Vision -ECCV 2006, 2006. С. 404-417 (english).
"FLANN -Fast Library for Approximate Nearest Neighbors" (english), URL: http://www.cs.ubc.ca/mariusm/index.php/FLANN/FLANN.
Н. С. Абрамов, Д. А. Макаров, М. В. Хачумов. Управление пространственным движением летательного аппарата по заданному маршруту//Автоматика и телемеханика, 2015, №6. С. 153-166.
C. Szegedy, A. Toshev, D. Erhan. Deep Neural Networks for Object Detection//2013 (english), URL: http://papers.nips.cc/paper/5207deep-neural-networks-for-object-detection.pdf.
В. М. Хачумов, В. П. Фраленко, Chen Guo Xian, Zhang Guo Liang. Перспективы построения высокопроизводительной системы обработки данных дистанционного зондирования Земли//Программные системы: теория и приложения, 2015, №1. С. 121-133.
А. С. Лебедев, В. П. Фраленко, Г. С. Чэн, Г. Л. Чжан. Экспериментальное исследование задачи поиска сложных ригидных объектов в системе обработки космических снимков "ПС НСКиД"//Современные проблемы науки и образования, 2015, №1, URL: http://www.science-education.ru/pdf/2015/1/1194.pdf.
В. П. Фраленко. Анализ спектрографических текстур данных дистанционного зондирования Земли//Искусственный интеллект и принятие решений, 2010, №2. С. 11-15.
В. П. Фраленко. Методы текстурного анализа изображений, обработка данных дистанционного зондирования Земли//Программные системы: теория и приложения, 2014, №4. С. 19-39.
B. Fulkerson. "Really Quick Shift: Image Segmentation on a GPU (GPU Implementation of the QuickShift Algorithm)" (english), URL: http://vision.ucla.edu/brian/gpuquickshift.html.
А. А. Талалаев. Модели, алгоритмы и программно-инструментальные средства для организации конвейерно-параллельных вычислений на мультипроцессорных системах, Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук/Институт программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук, ПереславльЗалесский, 2012, 112 с.
В. П. Фраленко, А. Ю. Агроник. Средства, методы и алгоритмы эффективного распараллеливания вычислительной нагрузки в гетерогенных средах//Программные системы: теория и приложения, 2015, №3. С. 73-92.
"Мультикор"-технология проектирования "СнК", URL: http://multicore.ru/in
V. M. Khachumov. Bit-parallel Algorithms and Devices//11-th International Conference on Computer Graphics & Vision GRAPHICON'2001, 2001. С. 224-226 (english).

Еще

Статья научная