Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0220U000314, 0117U002242 , Науково-дослідна робота Назва роботи Дослідження конгнітивних властивостей однорідних обчислювальних середовищ та їх синтез у високопродуктивні інформаційні технології комп'ютерного зору Назва етапу роботи Керівник роботи Стрембіцький Михайло Олексійович, Дата реєстрації 29-01-2020 Організація виконавець Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Опис етапу У відеосистемах у режимі реального часу використовуються відеокамери зі встановленими параметрами зчитування відео інформації з давачів. Це призводить до істотної надмірності запису зображення і ускладнює його обробку оскільки система розпізнавання об'єктів має справу із зображеннями з високою роздільною здатністю та, як наслідок, з обробкою великих наборів даних. Існує кілька способів вирішення проблеми великих наборів даних у режимі реального часу. Зазвичай проблема обробки великих масивів, особливо коли мова йде про алгоритми розпізнавання в режимі реального часу, вирішується представленням окремих частин зображення за допомогою деяких усереднених значень. Зокрема, в існуючих методах зменшення вхідної інформації відбувається за рахунок відображення кластерів близьких за колірними параметрами пікселів на суперпікселі із середнім кольором і положенням за деякими правилами кластеризації. Алгоритми з використанням глибоких згортальних нейронних мереж часто покладаються на набори паралельних процесорів для розподілу обчислень. В процесі дослідження розглянуто підхід, який полягає у створенні алгоритмів, побудованих за принципами візуального сприйняття, які аналізують пікселі вздовж певного маршруту, фіксованого за рухами очей спостерігача, формуюючи характерні ознаки образу. Також застосовуються методи адаптивної бінаризації для зниження інформаційного вмісту під час опрацювання даних. Їх основною ідеєю є порівняння колірного значення пікселя з арифметичним середнім значенням кольорів сусідніх пікселів та подальшим застосуванням інтегрального представлення даних для певного кластера. Опис продукції Розроблено метод синтезу багатозначних нейронних архітектур відносно системи характерів груп, на яких задано дискретні функції, що призведе до збільшення числа функцій, які можуть бути реалізовані одним нейронним елементом. Реалізовано роботехнічну систему на основі нечіткої логіки і алгоритму Мандмані та ANFIS моделі. Автори роботи Готович Володимир Ігорович Грицик Володимир Володимирович Дубиняк Тарас Степанович Кругльов Володимир Васильович Кузь Василь Іванович Паламар Михайло Іванович Стрембіцький Михайло Олексійович Тимків Павло Олександрович Ткачук Роман Андрійович Яворська Євгенія Богданівна Яворська Мирослава Іванівна Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити