Details

Раевский, Николай Андреевич. Алгоритмы и программное средство многоуровнего распознавания объектов заданного типа в изображениях на платформе Android [Электронный ресурс]: магистерская диссертация: 02.04.03 / Н. А. Раевский; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. В. Г. Пак. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,35 МБ). — Санкт-Петербург, 2016. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v16-1098.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v16-1098>.

Record create date: 11/8/2016

Subject: Анализаторы изображений; Распознавание образов; Вычислительные машины электронные персональные — Операционные системы; алгоритм Канни; библиотека OpenCV; algorhythm Canny; the OpenCV library

UDC: 004.93'1(043.3); 004.451.9'273(043.3)

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read Download (1.4 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная магистерская диссертация относится к области компьютерного зрения. В ней рассмотрены основные способы выделения и распознавания объектов на изображении. Приведены способы решения задачи распознавания в виде разработки приложения для реализации автономной системы идентификации объектов на видеоизображении и их последующей классификации на роботе сборщике мусора.

This master's thesis relates to the field of computer vision. It describes the main methods for the isolation and identification of Ob-projects the image. There are ways of solving the problem of recognition in the form of application development for the implementation of an autonomous system of identification of objects in the video image and their subsequent classification on the robot garbage collector.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 474
Last 30 days: 15
Detailed usage statistics