Сравнительный анализ способов отслеживания и обнаружения объектов при помощи алгоритмов и нейронных сетей; Интеллектуальная энергетика

Сравнительный анализ способов отслеживания и обнаружения объектов при помощи алгоритмов и нейронных сетей; Интеллектуальная энергетика

Podrobná bibliografie
Parent link:	Интеллектуальная энергетика.— 2024.— С. 411-413
Další autoři:	Михеев Е. С. Евгений Сергеевич, Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна, Леонов С. В. Сергей Владимирович, Упоров А. В. Алексей Владимирович
Shrnutí:	Текстовый файл
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2024
Témata:	труды учёных ТПУ электронный ресурс отслеживание обнаружение компьютерное зрение нейронные сети
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84301
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678575

Podobné jednotky

Разработка алгоритма отслеживания лица человека на основе применения оптического потока; Научная визуализация; Т. 10, № 5
Vydáno: (2018)

Отслеживания лица человека с применением оптического потока; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Гельгинберг А. В. Александр Владиславович
Vydáno: (2016)

Алгоритм Лукас-Канаде. Теоретическая основа для практической реализации в задаче автоматического отслеживания объектов; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Нгуен Чи Тхань Ньан
Vydáno: (2014)

Применение нейронных сетей к трекингу объектов; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Санников М. А.
Vydáno: (2014)

Система отслеживания брака на производстве на основе машинного зрения; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Орлов К. Е.
Vydáno: (2016)

Исследование свёрточных нейронных сетей класса YOLO длямобильных систем детектирования объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
Autor: Береснев А. П. Алексей Павлович
Vydáno: (2018)

Аппаратная реализация на ПЛИС свёрточных нейронных сетей дляраспознавания объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
Vydáno: (2018)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Беляев С. И.
Vydáno: (2023)

Детектирование летающих объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей семейства YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мунько А. С.
Vydáno: (2023)

Обнаружение кальцинатов в лёгких с помощью компьютерного зрения; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Сыч М. Б.
Vydáno: (2022)

Сравнительный анализ методов обнаружения особых точек на перекрывающихся изображениях общей области пространства; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Vydáno: (2021)

Применение нейронных сетей для навигации мобильного робота по видеоориентирам; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Чугунов Р. А.
Vydáno: (2016)

Система визуализации для обнаружения пожара в видеорядах; Научная визуализация; Т. 13, № 2
Vydáno: (2021)

Обнаружение автомобильных аварий в реальном времени с применением нейросети архитектуры YOLOv3; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ротарь В. Г. Виктор Григорьевич
Vydáno: (2021)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
Vydáno: (2021)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Береснев А. П. Алексей Павлович
Vydáno: (2018)

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковыхснимков поверхности Земли; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 63
Autor: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Vydáno: (2023)

Сегментации текста дореволюционных газет с применением нейросетевой модели YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ломтев И. К.
Vydáno: (2024)

Алгоритм отслеживания и выделения движущихся объектов в видеопотоке; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 3 (76)
Autor: Лошаков К. П. Константин Павлович
Vydáno: (2019)

Программная реализация метода управления манипулятором щупальца, эксплуатируемого в экстремально сложных условиях; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Autor: Пахомов К. А.
Vydáno: (2024)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Береснев А. П. Алексей Павлович
Vydáno: (2018)

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Беляев С. И.
Vydáno: (2022)

Development of the video stream object detection algorithm (VSODA) with tracking; EAI Endorsed Transactions on Energy Web; Vol. 19, iss. 22
Vydáno: (2019)

Распознавание и отслеживание людей на видео; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Кулманакова Е. В.
Vydáno: (2012)

Решение задачи распознавания жестов рук на основе нейронной сети Mask-RCNN; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2021)

Модель полносверточной нейронной сети для семантической сегментации деревьев пихты на изображениях с БПЛА; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мачука М. К. Р.
Vydáno: (2024)

Разработка системы автоматического учета людей на основе компьютерного зрения; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Александров А. В.
Vydáno: (2020)

Я в БПЛА для распознавания дронов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Гелимов А. И.
Vydáno: (2024)

Испытательный стенд для точного отслеживания положения беспилотного летательного аппарата в пространстве; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Зарницын А. Ю. Александр Юрьевич
Vydáno: (2021)

Распознавание жестов рук в режиме реального времени; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 1 (66)
Autor: Булыгин Д. А. Дмитрий Александрович
Vydáno: (2020)

Разработка аппаратной нейросети для реализации компьютерного зрения на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Зоев И. В. Иван Владимирович
Vydáno: (2016)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
Autor: Dang Thi Phuong Chung
Vydáno: (2019)

Разработка системы для отслеживания людей в видео потоке с перспективой последующего применения в системах обеспечения безопасности; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
Autor: Кулманакова Е. В.
Vydáno: (2012)

Разработка системы комьютерного зрения для сельскохозяйственной техники; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Лошаков К. П.
Vydáno: (2019)

Алгоритмы детектирования текстовых областей на фотореалистичных изображениях со сложным фоном; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Vydáno: (2021)

Разработка системы технического зрения для сельскохозяйственной техники; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
Autor: Лошаков К. П.
Vydáno: (2019)

Применение рекуррентных нейронных сетей для моделирования электромеханических переходных процессов; Интеллектуальная энергетика
Autor: Умаров Г. Е.
Vydáno: (2024)

Фильтрация данных в сенсоре Microsoft Kinect; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Дусеев В. Р.
Vydáno: (2014)

Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Цавнин А. В. Алексей Владимирович
Vydáno: (2021)

Глубокое обучение с R и Keras
Autor: Шолле Ф.
Vydáno: (Москва, ДМК Пресс, 2023)