Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Методи пошуку та розпізнавання об’єктів у відеозображеннях на мобільній платформі IOS в реальному часі(Видавництво Львівської політехніки, 2019-03-01) Кушнір, Д. О.; Парамуд, Я. С.; Kushnir, D.; Paramud, Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityДосліджено особливості найпоширеніших методів і систем пошуку та розпізнавання об’єктів у відеозображеннях. За результатами дослідження показано доцільність побудови засобів пошуку та розпізнавання для платформи iOS у реальному часі. Запропоновано метод функціональної адаптації алгоритму пошуку та розпізнавання об’єктів до особливостей відеозображень, який полягає в опрацюванні відеозображення згладжуючим та мінімізаційним фільтрами, що забезпечує зменшення часу пошуку та розпізнавання об’єктів. Розроблено базову структурну схему таких засобів та алгоритм функціонування. Розроблено алгоритмічнопрограмні засоби для розв’язання завдання на знаходження та оперативне розпізнавання об’єктів у режимі реального часу мовою Swift під мобільну платформу iOS. Використано особливості згорткової нейронної мережі з архітектурою YOLOv3 та фреймворку для роботи з нейронними мережами під мобільні додатки CoreML. Запропоновано метод поліпшення роботи такої нейронної мережі, який оснований на квантизації вагових коефіцієнтів нейромережі та забезпечує мінімізацію розміру моделі та часу пошуку її об’єктів. Досліджено значення частоти оброблення кадрів зображень із використанням запропонованої моделі YOLOv3-KD та моделей нейронних мереж типу YOLOv3-tiny та YOLOv3-416. Доведено можливість функціонування запропонованих засобів у режимі реального часу.Item Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Парамуд, Я. С.; Яркун, В. І.; Paramud, Y.; Yarkun, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозроблено метод розпізнавання тексту - рукописного чи друкованого - на зображенні. Метод грунтується на емпіричному опрацюванні зображень у статистичних моделях машинного навчання та функціонування. Він забезпечує ефективне розв’язання задач двох класів: виявлення тексту на зображенні та розпізнавання тексту. Розроблено алгоритмічні підходи, що об’єднують ці два класи задач. Алгоритмічно-програмні засоби створено та протестовано для операційної системи iOS 11.0 та нових пристроїв компанії Apple – iPhone, iPad, які підтримують цю операційну систему. Емпірично встановлено, що запропонований метод та розроблені засоби можуть бути застосовані у нових пристроях компанії Apple: iPhone, iPad, які підтримують основні особливості операційної системи iOS.