Комп'ютерні системи та мережі. – 2020. – Том 2, № 1

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56347

Науковий журнал

Науковий журнал «Комп'ютерні системи та мережі» входить до переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук у галузі технічних наук. Науковий журнал "Комп’ютерні системи та мережі" є правонаступником Вісника Національного університету "Львівська політехніка" серія "Комп’ютерні системи та мережі".

Комп’ютерні системи та мережі : науковий журнал. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. – Том 2, № 1. – 116 с. : іл.

Комп’ютерні системи та мережі

Зміст (том 2, № 1)


1
6
13
27
33
44
53
59
68
80
88
94
102
115

Content (Vol. 2, No 1)


1
6
13
27
33
44
53
59
68
80
88
94
102
115

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження методів виявлення об`єктів на відеозображеннях
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-03-01) Пуйда, В. Я.; Стоян, А. О.; Puyda, V.; Stoian, A.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Завдання виявлення об’єктів на відеозображеннях характерна для сучасних систем технічого зору (СТЗ), орієнтованих на різні функціональні застосування. Виявляти об`єкти можна як на статичних відеозображеннях, так і на виділених з відеопотоку кадрах. За своєю суттю виявлення об’єктів на відеозображенні, як правило, означає виявлення яскравісних чи кольорових неоднорідностей, які на подальших етапах можна трактувати як фізичні об`єкти. Крім цього, ще можна виконувати операції визначення координат, лінійних розмірів та інших характеристик цих неоднорідностей, які надалі використовувати для розв’язання інших задач в СТЗ, наприклад, для ідентифікації об`єктів. Досліджено три алгоритми, які можна використати для виявлення об’єктів різної природи за різними підходами: виявлення кольорових неоднорідностей, визначення міжкадрової різниці, використання детектора особливих точок. Як вхідну інформацію використовують відеопотік, що вводиться з відеокамери або з файла типу “mp4”. Моделювали алгоритми на універсальному комп`ютері та на апаратній платформі з відкритим кодом, побудованій на базі процесора Broadcom BCM2711, quad-core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC із робочою частотою 1,5 GHz. Програми моделювання підготовлено в середовищі Visual Studio 2019 з використанням бібліотек OpenCV4 для Windows 10 на універсальному ПК та Linux (ОС Raspbian Buster) для платформи з відкритим кодом. Здійснено порівняльний аналіз вибраних методів. Отримані результати можна використати в наукових дослідженнях та для проєктування реальних СТЗ різного функціонального призначення