Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
##common.pageHeaderLogo.altText##
Известия ЮФУ
Технические науки
  • Текущий выпуск
  • Предыдущие выпуски
    • Архив
    • Выпуски 1995 – 2019
  • Редакционный совет
  • О журнале
    • Официально
    • Основные задачи
    • Основные рубрики
    • Специальности ВАК РФ
    • Главный редактор
English
ISSN 1999-9429 print
ISSN 2311-3103 online
  • Вход
  1. Главная /
  2. Найти

Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найден один результат.
  • РАЗРАБОТКА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

    С. В. Онищенко , Э.В. Мельник , А.В. Козловский
    2023-02-17
    Аннотация ▼

    В настоящее время развитие различных систем автоматизации процессов с каждым
    днем находит все более широкое применение в различных областях и отраслях остается
    актуальной задача разработки методов обеспечения для соответствующих автоматизи-
    рованных систем. Одной из отраслей, где востребовано использование и применение сис-
    тем автоматизации процессов, является область бесконтактного измерения объектов и
    их параметров. В качестве примера была выбрана задача по определению геометрических
    параметров круглых лесоматериалов, уложенных в штабели. В связи с этим в данной ра-
    боте были предложены методы для определения геометрических параметров объектов на
    основе операций математической морфологии, организованный с использованием детек-
    тора Канни и алгоритма Хафа, и метод с использованием нейросетевого подхода, на осно-
    ве архитектуры сверточной нейронной сети YOLOv5. В результате проведенных экспери-
    ментальных исследований, для организации которых использовались специально изготов-
    ленные на 3d-принтере модели бревен, было установлено что метод на основе использова-
    ния нейронных сетей является более точным по сравнению с методом на основе матема-
    тической морфологии.При решении задачи подсчета количества объектов на изображе-
    нии, с использованием метода на основе нейросетевого подхода были определены все объ-
    екты, расположенные на изображении, тогда как метод с использованием операций ма-
    тематической морфологии смог определить лишь 13 из 16 расположенных бревен, и опре-
    делил один ложный объект, в результате чего ошибка результата составила порядка 19%
    для изображения полученного из Интернета. При проведении эксперимента на изготов-
    ленных моделях цилиндров, метод на основе операций математической морфологии пока-
    зал неудовлетворительные результаты. Еще одним достоинством метода на основе ней-
    росетевого подхода является возможность реализации вычисления площади торцов бревен
    на изображении и определение объема каждого из расположенных бревен в штабеле, а
    также общего суммарного объема всей пачки измеряемых круглых лесоматериалов.

1 - 1 из 1 результатов

links

Для авторов
  • Подать статью
  • Требования к рукописи
  • Редакционная политика
  • Рецензирование
  • Этика научных публикаций
  • Политика открытого доступа
  • Сопроводительные документы
Язык
  • English
  • Русский

journal

* не является рекламой

index

Индексация журнала
* не является рекламой
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Адрес редакции: 347900, г. Таганрог, ул. Чехова, д. 22, А-211 Телефон: +7 (8634) 37-19-80 Электронная почта: iborodyanskiy@sfedu.ru
Публикация в журнале бесплатна
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.
logo Сайт разработан командой ЦИИР