Отрывок: Искусственный интеллект 57 042412 Рис. 3. Карта глубины в Intel RealSense Viewer На рис. 4 представлен пример совместной обработки информации с цветного и глубинного изображений с использованием YOLOv5. По данным с RGB камеры определяется объект, который обводится прямоугольником, а расстояние до объекта определяется, как значение карты глубины в ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Андриянов Н. А. | ru |
dc.coverage.spatial | стереозрение | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерное зрение | ru |
dc.coverage.spatial | координаты объектов наблюдения | ru |
dc.coverage.spatial | искусственный интеллект | ru |
dc.coverage.spatial | задача оценивания координат объектов | ru |
dc.coverage.spatial | оценивание координат | ru |
dc.coverage.spatial | обнаружение объектов | ru |
dc.creator | Андриянов Н. А. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\491139 | ru |
dc.identifier.citation | Андриянов, Н. А. Оценивание координат объектов с использованием сверточных сетей и карт глубины / Н. А. Андриянов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 041972. | ru |
dc.description.abstract | В работе рассмотрена задача оценивания координат объектов, обнаруживаемых по видеопоследовательности изображений с камеры Intel Real Sense. За счет использования сверточной нейронной сети YOLOv5 разработана система обнаружения объектов, для которой реализован алгоритм оценивания их координат в трехмерном пространстве на базе совместной обработки информации с карт глубины и оценок пиксельных координат объектов на изображении. Проведенный сравнительный анализ с методом инструментальных измерений показывал низкую погрешность предложенного алгоритма. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Оценивание координат объектов с использованием сверточных сетей и карт глубины | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 041972 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | Искусственный интеллект 57 042412 Рис. 3. Карта глубины в Intel RealSense Viewer На рис. 4 представлен пример совместной обработки информации с цветного и глубинного изображений с использованием YOLOv5. По данным с RGB камеры определяется объект, который обводится прямоугольником, а расстояние до объекта определяется, как значение карты глубины в ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041972.pdf | 845.2 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.