• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Решения задач распознавания образов с использованием искусственных нейронных сетей = Solutions of pattern recognition problems using artificial neural networks / С. В. Качалин, М. А. Митрохин, А. М. Бабич, Я. П. Щеголихин. - Текст (визуальный) : непосредственный // Информационно-управляющие, телекоммуникационные системы, средства поражения и их техническое обеспечение = Information management, telecommunication systems, weapons and their technical support : сборник научных статей по материалам IV Всероссийской межведомственной научно-технической конференции, [Пенза, 17.05.2022] / Российская академия ракетных и артиллерийских наук, Научно-производственное предприятие "Рубин", Пензенский государственный университет, Филиал Военной академии материально-технического обеспечения имени А. В. Хрулева Министерства обороны Российской Федерации в г. Пензе. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2022. - С. 31-43. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-907600-92-8.

    ГРНТИ УДК
    28.23.15004.93'1
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Распознавание образов
    Нейронные сети
    Машинное зрение

    Кл.слова (ненормированные): одноэтапные методы -- двухэтапные методы -- оценка качества распознавания -- компьютерное зрение -- машинное обучение -- сверточные нейронные сети -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть
    Аннотация: В настоящее время стремительно развиваются технологии искусственных нейронных сетей (ИНС) и машинного обучения, имеющие большие перспективы в различных областях деятельности. Существует множество примеров использования нейронных сетей, начиная с прогнозирования в экономике, обеспечения информационной безопасности и заканчивая военной специализированной техникой. Одним из основных направлений применения ИНС являются компьютерное зрение и обнаружение заданных объектов на изображении или видеопотоке в режиме реального времени. Для решения задачи обнаружения заданных объектов в режиме реального времени проведен анализ современных архитектур ИНС, программных платформ машинного обучения и прочих программных библиотек, необходимых для работы с ИНС. Определены метрики оценки качества распознавания образов и проведено обучение ИНС на выбранной архитектуре с использованием обучающей и тестовой базы образов людей, а также военной и гражданской техники. После обучения на основе метрик оценки качества распознания проверены эффективность, качество и вычислительные затраты функционирования выбранной архитектуры ИНС. Проанализированы показатели для каждого класса используемых образов. В ходе работы получены приемлемые результаты, демонстрирующие возможность использования данной архитектуры ИНС для работы с образами военной и специальной техники в режиме реального времени. Определены пути увеличения показателей качества распознавания ИНС.
    Доп. точки доступа:
    Качалин, Сергей Викторович
    Митрохин, Максим Александрович
    Бабич, Андрей Михайлович
    Щеголихин, Ярослав Павлович
    Российская академия ракетных и артиллерийских наук
    "Рубин", научно-производственное предприятие(Пенза)
    Пензенский государственный университет
    Военная академия материально-технического обеспечения имени А. В. Хрулёва. Филиал в г. Пензе

    Экз-ры полностью 4269366b7b5893884269d92f62f4e7ea
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -593229-792763)

    Шифр в сводном ЭК: 2fe759263571d1cabd9501ed2869ad71




    Заказ фрагмента документа ₽