Стаття. Krasilenko V. G.. Application of morphological and neural network algorithms based on nonlinear equivalentity metrics for recognition of multi-level images of multicharacter identification objects in transport systems Застосування морфологічних та нейромережевих алгоритмів на основі нелінійних еквівалентністних метрик для розпізнавання багаторівневих зображень багатосимвольних об`єктів ідентифікації в транспортних системах

Реєстраційний номер

2125U011806, Матеріали видань та локальних репозитаріїв

Категорія

Стаття

Назва роботи

Application of morphological and neural network algorithms based on nonlinear equivalentity metrics for recognition of multi-level images of multicharacter identification objects in transport systems Застосування морфологічних та нейромережевих алгоритмів на основі нелінійних еквівалентністних метрик для розпізнавання багаторівневих зображень багатосимвольних об`єктів ідентифікації в транспортних системах

Автор

Krasilenko V. G.
Nikolsky A .I.
Nikitovych D. V.
Красиленко В. Г.
Нікольський О. І.
Нікітович Д. В.
Krasilenko V. G.
Nikolsky A .I.
Nikitovych D. V.

Дата публікації

01-01-2025

Постачальник інформації

Вінницький національний технічний університет

Першоджерело

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50048

Видання

Наукові перспективи

Опис

Робота присвячена розробці нових інтегрованих морфологічно-нейромережевих алгоритмів на основі нелінійних еквівалентністних метрик для розпізнавання напівтонових чорно-білих зображень багато-символьних об`єктів ідентифікації, що широко використовуються у автоматизованих виробництвах продукції та різноманітних логістичних транспортних системах перевезень з метою забезпечення обліку та безпеки транспортних одиниць чи їх об`єктів ідентифікації. Ці алгоритми базуються на застосуванні лінійних (нелінійних) еквівалентністних (нееквівалентністних) метрик та нормалізованих просторово-залежних функцій подібності (схожості чи несхожості) матричних масивів чи даних у вигляді зображень, як критеріальних (дискримінантних) функцій. На основі проведеного огляду повязаних робіт були проаналізовані аспекти, специфіка та переваги застосування таких метрик та функцій для вирішення завдань дослідження, необхідність та актуальність яких були технічно обґрунтовані та сформульовані. Розроблено та представлено дві групи алгоритмів розпізнавання зображень багато-символьних обєктів ідентифікації, виконано опис основних процедур в цих алгоритмах, показані їх особливості та відмінності. У статті авторами наведені результати модельних експериментів пропонованих алгоритмів за допомогою створеної допоміжної програми для дослідження особливостей застосування алгоритмів, для перевірки якості та точністних характеристик розпізнавання зображень при дії на них різного типу та потужності завад, для верифікації адекватності моделей та метрик. Виконано порівняльний аналіз отриманих результатів моделювання з урахуванням різних умов та завад. Розроблена та протестована в реальних виробничих умовах програма розпізнавання ідентифікаційних номерів на запірно-пломбувальних пристроях. Роботу програми та її користувацький інтерфейс продемонстровано скрінами. Отримані результати показали, що такі запропоновані інтегровані морфологічно-нейромережеві алгоритми на основі еквівалентністних нелінійних метрик мають кращі дискримінантні властивості, точністні та робочі характеристики, особливо у випадку значного (аж до 40%) умовного рівня потужності завад, що діють на розпізнавані зображення.

Додано/оновлено в НРАТ

2026-11-02