×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • О существующих методах удаления зашумлений на изображении

    • Аннотация
    • pdf

    В данной работе было проведено исследование существующих классических и нейросетевых методов борьбы с зашумлениями в системах компьютерного зрения. Несмотря на то, что нейросетевые классификаторы демонстрируют высокую точность, добиться устойчивости на зашумленных данных не удается. Рассмотрены методы улучшения изображения на основе билатерального фильтра, гистограммы ориентированных градиентов, интеграции фильтров с Retinex, гамма-нормальной модели, комбинировании темного канала с различными инструментами, а также изменения в архитектуре сверточных нейронных сетей путем доработки или замены ее компонентов и применимости ансамблей нейронных сетей.

    Ключевые слова: обработка изображений, фильтрация изображений, машинное зрение, распознавание образов

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Исследование влияния тумана на системы машинного зрения

    • Аннотация
    • pdf

    В данной работе было проведено исследование влияния тумана на системы машинного зрения, в частности, на корректность работы алгоритма распознавания образов. В рамках данной работы реализован фильтр, который устраняет искажения, вызванные туманом. Разработан корректирующий фильтр, осуществлен анализ работы нейронной сети с изображениями различной четкости, на основании которого были даны рекомендации по улучшению точности распознавания образов.

    Ключевые слова: обработка изображений, фильтрация изображений, системы машинного зрения, распознавание образов

    05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

  • О задаче разработки автоматического конвейера запуска моделей машинного обучения

    • Аннотация
    • pdf

    В работе рассматривается разработка системы выполнения моделей машинного обучения. Разрабатываемое система представляет собой набор микро-сервисов, способных найти применение в различных областях производства. Рассматриваются технологи для реализации и перспективы разрабатываемого продукта. В работе используются современные технологии сегментации и распознавания объектов на кадрах, а также технологии позволяющие выстроить инфраструктуру для данной системы, и технологий разработки программного обеспечения.

    Ключевые слова: машинное обучение, компьютерное зрение, микросервисная архитектура, распознавание образов

    05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)