Комп'ютерні системи та мережі

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2141

Browse

Subject: search.filters.subject.identification

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження методу гістограм напрямлених градієнтів для ідентифікації транспортних засобів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2019-03-01) Пуйда, В. Я.; Шургот, С. В.; Puyda, V.; Shurhot, S.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Теоретичні основи, методи та алгоритми розпізнавання візуальних об’єктів починають розробляти з часів появи перших електронних обчислювальних машин. Практичне використання різних завдань розпізнавання образів у сучасних технічних системах зумовлено стрімким розвитком потужних, малогабаритних та порівняно дешевих засобів оброблення цифрових даних і стає все поширенішим у різноманітних галузях. У роботі виконано дослідження ефективності алгоритму гістограм напрямлених градієнтів (HOG) у разі ідентифікації у відео потоці транспортних засобів різних типів: автомобілів, літаків, кораблів. Виконано моделювання алгоритму з використанням пакета MATLAB на прикладі літаків фірми “Антонов”, автомобілів різних марок та різних кораблів. У результаті моделювання з допомогою інструментів MATLAB отримано спеціалізовані SVM-класифікатори для ідентифікації деяких марок автомобілів, літаків та кораблів. Для отримання класифікатора використовували вибірки зображень із сцен, на яких є об’єкти, що ідентифікуються, та негативних зображень сцен, на яких відсутні такі об’єкти. Здійснено порівняння основних параметрів класифікаторів. У процесі моделювання алгоритму проводили навчання спеціалізованого класифікатора для ідентифікації об’єктів класу автомобілів, літаків, кораблів та підбір оптимальних параметрів навчання і робочого функціонування спеціалізованого класифікатора для досягнення найефективнішої ідентифікації. Аналіз отриманих результатів показав, що використаний алгоритм із найбільшою ефективністю працює на об’єктах класу “автомобілі”. Для перевірки функціонування алгоритму на реальних об’єктах у режимі реального часу розроблено структурну схему модуля ідентифікації на основі мікрокомп’ютера з відкритим кодом типу Orange Pi зі встановленою ОС Android ZIDOO.
  • Thumbnail Image
    Item
    Мультипроцесорна система для виконання задач технічного зору
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Пуйда, В. Я.; Puyda, V.; Національний університет ”Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Запропоновано варіант системи технічного зору на основі багатопроцесорної архітектури з використанням багатопортової пам’яті з рівним доступом усіх спецпроцесорів.
  • Thumbnail Image
    Item
    Аналіз функціонування моделі нейронної схеми “К-winners-take-all” обробки дискретизованих сигналів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2010) Тимощук, П.
    Описано модель нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N дискретизованих сигналів, де 1 £ K < N . Здійснюється порівняльний аналіз функціонування моделі і найвідоміших аналогів. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання. The model of K-winners-take-all (KWTA) neural circuit of discrete-time that can identify K maximal from N signals, where 1 £ K < N is described. A functioning comparative analysis of the model and most known analogs is fulfilled. Corresponding computer simulation results are given.