Выделение и классификация знаков пожарной безопасности с использованием нейронных сетей
Автор: Кирюшина Анна Евгеньевна
Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy
Рубрика: Методы оптимизации и теория управления
Статья в выпуске: 4 (31) т.7, 2016 года.
Бесплатный доступ
В данной статье описывается метод распознавания знаков пожарной безопасности на фото и видео кадрах, полученных с камер, находящихся на борту беспилотного летательного аппарата или подвижного транспортного средства. В работе освещается алгоритм выделения знаков пожарной безопасности с использованием сканирующего окна; показаны результаты обучения и классификации знаков с помощью сверточной нейронной сети
ID: 14336098 Короткий адрес: https://sciup.org/14336098
Список литературы Выделение и классификация знаков пожарной безопасности с использованием нейронных сетей
- В. А. Павлова, С. Н. Крюков, Р. К. Каркаева, М. В. Созинова. Автоматическое компьютерное распознавание наземных и морских объектов//Известия ЮФУ. Технические науки, 2010, №3. С. 73-77.
- К. С. Амелин. Метод ориентирования сверхлегкого БПЛА при редком обновлении данных о его местоположении//Стохастическая оптимизация в информатике, Т. 10, №. 2. 2010. С. 3-14.
- M. Hirzer. Marker Detection for Augmented Reality Applications, Technical Report ICG-TR-08/05, Inst. for Computer Graphics and Vision, Graz University of Technology, Graz, Austria, 2008, 27 p., URL: http://studierstube.icg.tugraz.at/thesis/marker_detection.pdf
- N. Arshad, K.-S. Moon, S.-S. Park, J.-N. Kim. "Lane Detection with Moving Vehicles Using Color Information", Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. V. 1, WCECS 2011 (San Francisco, USA, October 19-21, 2011), 2011. P. 499-502, URL: http://www.iaeng.org/publication/WCECS2011/WCECS2011_pp499-502.pdf
- Н. Н. Красильников, Цифровая обработка 2D-и 3D-изображений, Учеб. пособие, БХВ-Петербург, СПб., 2011, 608 с.
- К. С. Маркелов. Модель повышения информативности цифровых изображений на базе метода суперразрешения//Инженерный вестник, 2013, №3. С. 525-542.
- Y. Le Cun, T. Bengio. "Convolutional Networks for Images, Speech, and Time Series", The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, second ed., ed. M. A. Arbib, MIT Press, Cambridge, 2002. P. 276-279.
- A. Kondratyev, I. Tishchenko. "Concept of Distributed Processing System of Images Flow in Terms of 𝜋-Calculus", 18th Conference of Open Innovations Association and Seminar on Information Security and Protection of Information Technology (FRUCT-ISPIT 2016) (ITMO University, Saint Petersburg, Russia, 18-22 April, 2016). P. 131-137.
Ред. заметка
