350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №8 за 2018 г.
Статья в номере:
Применение алгоритма детектирования объектов по интерактивно задаваемым цветовым и текстурным признакам для распознавания дорожных знаков на видеопотоке
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j20700784–201808–04
УДК: 621.376.9
Авторы:

А.С. Максимовский – аспирант, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: maxal9999@mail.ru

А.Л. Приоров – д.т.н., доцент, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: andcat@yandex.ru

Ю.А. Брюханов – д.т.н., профессор, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: bruhanov@uniyar.ac.ru

Аннотация:

Приведена методика формирования векторов признаков изображений, содержащих специально отобранные дорожные знаки, а также обучение нейронной сети для их детектирования на видеопотоке. Отмечено, что предложенная методика обладает высоким потенциалом для применения в задачах определения местоположения робота в пространстве и построения карты местности.

Страницы: 27-43
Список источников
  1. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение / Пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006.
  2. Максимовский А.С. Обнаружение дорожных знаков на видеопотоке в ночное время суток на основе текстурных и цветовых признаков // Материалы 18-й междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение – DSPA-2016». С. 948–954.
  3. Максимовский А.С., Палочкин В.В. Детектирование объектов по интерактивно задаваемым текстурным и цветовым признакам с помощью обучения нейронной сети // Международный научный институт «Education». Eжемесячный журнал. 2014. № 5. С. 103–107.
  4. Максимовский А.С., Палочкин В.В. Распознавание интерактивно заданных дорожных знаков среди нескольких на основе текстурных и цветовых признаков с помощью нейронной сети // Международный научный институт «Education». Eжемесячный журнал. 2015. № 8 (15). Ч. 2. С. 81–86.
  5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика. 2002. С. 78–80. 
  6. Neural networks [Электронный ресурс]. URL: http://www.alglib.net/dataanalysis/neuralnetworks.php (дата обращения: 20.10.16). 
  7. ALGLIB Manual C# [Электронный ресурс]. URL: http://www.alglib.net/translator/man/manual.csharp.html (дата обращения: 20.10.16).
  8. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера. 2006.
  9. Максимовский А.С., Палочкин В.В. Исследование качества распознавания объектов с заданными пользователем признаками в зависимости от освещенности и расстояния до камеры // Prospero. 2015. № 8 (20). С. 22–26.
Дата поступления: 15 мая 2018 г.